海南安卓語音識别

漢語的音節由聲母、韻母和音調構成，其中音調信息包含在韻母中。所以，漢語音節結構可以簡化為：聲母+韻母。漢語中有409個無調音節，約1300個有調音節。漢字與漢語音節并不是一一對應的。一個漢字可以對應多個音節，一個音節可對應多個漢字，例如：和——héhèhuóhuòhútián——填甜語音識别過程是個複雜的過程，但其終任務歸結為，找到對應觀察值序列O的可能的詞序列W^。按貝葉斯準則轉化為：其中，P(O)與P(W)沒有關系，可認為是常量，因此P(W|O)的*大值可轉換為P(O|W)和P(W)兩項乘積的*大值，di一項P(O|W)由聲學模型決定，第二項P(W)由語言模型決定。為了讓機器識别語音，首先提取聲學特征，然後通過解碼器得到狀态序列，并轉換為對應的識别單元。一般是通過詞典将音素序列(如普通話的聲母和韻母)，轉換為詞序列，然後用語言模型規整約束，後得到句子識别結果。例如，對"天氣很好"進行詞序列、音素序列、狀态序列的分解，并和觀察值序列對應。其中每個音素對應一個HMM，并且其發射狀态(深色)對應多幀觀察值。人的發音包含雙重随機過程，即說什麼不确定。怎麼說也不确定，很難用簡單的模闆匹配技術來識别。更合适的方法是用HMM這種統計模型來刻畫雙重随機過程。在另一個視頻中走得快，或者即使在一次觀察過程中有加速和減速，也可以檢測到行走模式的相似性。海南安卓語音識别

作為人機交互領域重要的研究對象，語音識别技術已經成為信息社會不可或缺的組成部分。目前基于在線引擎和語音芯片實現的語音技術方案，其适用性和使用成本均限制了技術的應用和推廣。通過對離線語音識别引擎的研究，結合特定領域内的應用特點，提出一套适用性強，成本較低的語音識别解決方案，可以在離線的網絡環境中，實現非特定人的連續語音識别功能。根據本方案設計語音撥号軟件，并對語音撥号軟件的功能進行科學的測試驗證。語音識别技術，又稱為自動語音識别（AutomaticSpeechRecognition，ASR），它是以語音為研究對象，通過語音信号處理和模式識别讓機器理解人類語言，并将其轉換為計算機可輸入的數字信号的一門技術。語音識别技術将繁瑣的輸入勞動交給機器處理，在解放人類雙手的同時，還可以有效提高人機交互效率，信息化高度發達，已經成為信息社會不可或缺的組成部分。語音識别引擎是ASR技術的**模塊，它可以工作在識别模式和命令模式。在識别模式下，引擎系統在後台提供詞庫和識别模闆，用戶無需對識别語法進行改動，根據引擎提供的語法模式即可完成既定的人機交互操作；但在命令模式下，用戶需要構建自己的語法詞典，引擎系統根據用戶構建的語法詞典。河北語音識别庫多人語音識别及離線語音識别也是當前需要重點解決的問題。

DTW）技術基本成熟，特别提出了矢量量化（Vec⁃torQuantization，VQ）和隐馬爾可夫模型（HiddenMar⁃kovModel，HMM）理論。20世紀80年代，語音識别任務開始從孤立詞、連接詞的識别轉向大詞彙量、非特定人、連續語音的識别，識别算法也從傳統的基于标準模闆匹配的方法轉向基于統計模型的方法。在聲學模型方面，由于HMM能夠很好的描述語音時變性和平穩性，開始被應用于大詞彙量連續語音識别（LargeVocabularyContinousSpeechRecognition，LVCSR）的聲學建模；在語言模型方面，以N元文法的統計語言模型開始應用于語音識别系統。在這一階段，基于HMM/VQ、HMM/高斯混合模型、HMM/人工神經網絡的語音建模方法開始應用于LVCSR系統，語音識别技術取得新突破。20世紀90年代以後，伴随着語音識别系統走向實用化，語音識别在細化模型的設計、參數提取和優化、系統的自适應方面取得較大進展。同時，人們更多地關注話者自适應、聽覺模型、快速搜索識别算法以及進一步的語言模型的研究等課題。此外，語音識别技術開始與其他領域相關技術進行結合，以提高識别的準确率，便于實現語音識别技術的産品化。怎麼構建語音識别系統？語音識别系統構建總體包括兩個部分：訓練和識别。

還可能存在語種混雜現象，如中英混雜(尤其是城市白領)、普通話與方言混雜，但商業機構在這方面的投入還不多，對于中英混雜語音一般*能識别簡單的英文詞彙(如"你家Wi-Fi密碼是多少")，因此如何有效提升多語種識别的準确率，也是當前語音識别技術面臨的挑戰之一。語音識别建模方法語音識别建模方法主要分為模闆匹配、統計模型和深度模型幾種類型，以下分别介紹DTW、GMM-HMM、DNN-HMM和端到端模型。往往會因為語速、語調等差異導緻這個詞的發音特征和時間長短各不相同。這樣就造成通過采樣得到的語音數據在時間軸上無法對齊的情況。如果時間序列無法對齊，那麼傳統的歐氏距離是無法有效地衡量出這兩個序列間真實的相似性的。而DTW的提出就是為了解決這一問題，它是一種将兩個不等長時間序列進行對齊并且衡量出這兩個序列間相似性的有效方法。DTW采用動态規劃的算法思想，通過時間彎折，實現P和Q兩條語音的不等長匹配，将語音匹配相似度問題轉換為**優路徑問題。DTW是模闆匹配法中的典型方法，非常适合用于小詞彙量孤立詞語音識别系統。但DTW過分依賴端點檢測，不适合用于連續語音識别，DTW對特定人的識别效果較好。動态時間規整（DTW），它是在馬爾可夫鍊的基礎上發展起來的。大多數人會認為研發語音識别技術是一條艱難的道路，投入會巨大，道路會很漫長。

因此在平台服務上反倒是可以主推一些更為面向未來、有特色的基礎服務，比如兼容性方面新興公司做的會更加徹底，這種兼容性對于一套産品同時覆蓋國内國外市場是相當有利的。類比過去的Android，語音交互的平台提供商們其實面臨更大的挑戰，發展過程可能會更加的曲折。過去經常被提到的操作系統的概念在智能語音交互背景下事實上正被賦予新的内涵，它日益被分成兩個不同但必須緊密結合的部分。過去的Linux以及各種變種承擔的是功能型操作系統的角色，而以Alexa的新型系統則承擔的則是智能型系統的角色。前者完成完整的硬件和資源的抽象和管理，後者則讓這些硬件以及資源得到具體的應用，兩者相結合才能輸出終用戶可感知的體驗。功能型操作系統和智能型操作系統注定是一種一對多的關系，不同的AIoT硬件産品在傳感器（深度攝像頭、雷達等）、顯示器上（有屏、無屏、小屏、大屏等）具有巨大差異，這會導緻功能型系統的持續分化（可以和Linux的分化相對應）。這反過來也就意味着一套智能型系統，必須同時解決與功能型系統的适配以及對不同後端内容以及場景進行支撐的雙重責任。這兩邊在操作上，屬性具有巨大差異。解決前者需要參與到傳統的産品生産制造鍊條中去。語音必定将成為未來主要的人機互動接口之一。江蘇語音識别在線

語音識别是項融合多學科知識的前沿技術，覆蓋了數學與統計學、聲學與語言學、計算機與人工智能等基礎學科。海南安卓語音識别

使用語音識别功能之前，先按照說明書安裝百度語音輸入軟件。在浏覽器中輸入VOICEM380底部的軟件下載鍊接，就可以直接進入軟件下載界面了，清晰簡單，自行選擇win版/Mac版，跟着界面提示一部一部操作就ok。中間綁定手機/郵箱賬号，接收驗證碼，輸入VOICEM380底部的碼。安裝流程就結束了，讓我們來試試神奇的語音識别~先試了一下普通話模式，據官方說，每分鐘可聽寫約400字，準确率高達98%。特意找了一段聽起來十分晦澀、拗口的話來測試，先清點VOICEM380的語音識别鍵。此時電腦右下角出現小彈框，進入語音接收階段。以正常語速随便讀了一下，轉化效果非常好，實現零誤差；而且對于智能語音識别中的“智能”也有了很好的诠釋，如動圖，有些人名、專有名詞不能在一時間正确輸出，但會随着語音的不斷輸入，不斷修正、調整前面的内容；輸入結束後，可以再次輕點VOICEM380的語音識别鍵，進入“識别”階段，個人感覺，更像是對于剛剛輸出的内容進行後的整合；如果剛剛的輸出有出現标點錯亂、錯别字的現象，會在這個識别階段，統一調整，終整合後輸出的内容，正确率十分ok。接着試了一下中譯英模式和英譯中模式，整體操作和普通話模式一緻。雖然涉及了不同語種之間的翻譯轉化。海南安卓語音識别

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