英國倫敦大學的科學家Fry和Denes等人di一次利用統(tǒng)計學的原理構建出了一個可以識別出4個元音和9個輔音的音素識別器。在同一年，美國麻省理工學院林肯實驗室的研究人員則shou次實現了可以針對非特定人的可識別10個元音音素的識別器。語音識別技術的發(fā)展歷史，主要包括模板匹配、統(tǒng)計模型和深度學習三個階段。di一階段：模板匹配(DTW)20世紀60年代，一些重要的語音識別的經典理論先后被提出和發(fā)表出來。1964年，Martin為了解決語音時長不一致的問題，提出了一種時間歸一化的方法，該方法可以可靠地檢測出語音的端點，這可以有效地降低語音時長對識別結果的影響，使語音識別結果的可變性減小了。1966年，卡耐基梅隆大學的Reddy利用動態(tài)音素的方法進行了連續(xù)語音識別，這是一項開創(chuàng)性的工作。1968年，前蘇聯(lián)科學家Vintsyukshou次提出將動態(tài)規(guī)劃算法應用于對語音信號的時間規(guī)整。雖然在他的工作中，動態(tài)時間規(guī)整的概念和算法原型都有體現，但在當時并沒有引起足夠的重視。這三項研究工作，為此后幾十年語音識別的發(fā)展奠定了堅實的基礎。雖然在這10年中語音識別理論取得了明顯的進步。但是這距離實現真正實用且可靠的語音識別系統(tǒng)的目標依舊十分遙遠。20世紀70年代。語音命令可用于發(fā)起電話呼叫、選擇無線電臺或從兼容的智能手機、MP3播放器或音樂加載閃存驅動器播放音樂。新疆語音識別器

然后在Reg_RW．c文件中找到HARD_PARA_PORT對應條件宏的代碼段，保留AVR的SPI接口代碼。3．2應用程序實現在代碼中預先設定幾個單詞：“你好”，“播放音樂”，“打開”。當用戶說“播放音樂”時，MCU控制LD3320播放一段音樂，如果是其他詞語，則在串口中打印識別結果，然后再次轉換到語音識別狀態(tài)。3．2．1MP3播放代碼LD3320支持MP3數據播放，播放聲音的操作順序為：通用初始化→MP3播放用初始化→調節(jié)播放音量→開始播放。將MP3數據順序放入數據寄存器，芯片播放完一定數量的數據時會發(fā)出中斷請求，在中斷函數中連續(xù)送入聲音數據，直到聲音數據結束。MP3播放函數實現代碼如下：由于MCU容量限制，選取測試的MP3文件不能太大。首先在計算機上將MP3文件的二進制數據轉為標準C數組格式文件，然后將該文件加入工程中。源代碼中MP3文件存儲在外擴的SPIFLASH中，工程中需要注釋和移除全部相關代碼。MP3數據讀取函數是LD_ReloadMp3Data，只需將讀取的SPIFLASH數據部分改成以數組數據讀取的方式即可。3．2．2語音識別程序LD3320語音識別芯片完成的操作順序為：通用初始化→ASR初始化→添加關鍵詞→開啟語音識別。在源代碼中的RunASR函數已經實現了上面的過程。深圳新一代語音識別設計語音識別技術還可以應用于自動口語翻譯。

語音識別技術飛速發(fā)展，又取得了幾個突破性的進展。1970年，來自前蘇聯(lián)的Velichko和Zagoruyko將模式識別的概念引入語音識別中。同年，Itakura提出了線性預測編碼(LinearPredictiveCoding，LPC)技術，并將該技術應用于語音識別。1978年，日本人Sakoe和Chiba在前蘇聯(lián)科學家Vintsyuk的工作基礎上，成功地使用動態(tài)規(guī)劃算法將兩段不同長度的語音在時間軸上進行了對齊，這就是我們現在經常提到的動態(tài)時間規(guī)整(DynamicTimeWarping，DTW)。該算法把時間規(guī)整和距離的計算有機地結合起來，解決了不同時長語音的匹配問題。在一些要求資源占用率低、識別人比較特定的環(huán)境下，DTW是一種很經典很常用的模板匹配算法。這些技術的提出完善了語音識別的理論研究，并且使得孤立詞語音識別系統(tǒng)達到了一定的實用性。此后，以IBM公司和Bell實驗室為的語音研究團隊開始將研究重點放到大詞匯量連續(xù)語音識別系統(tǒng)(LargeVocabularyContinuousSpeechRecognition，LVCSR)，因為這在當時看來是更有挑戰(zhàn)性和更有價值的研究方向。20世紀70年代末，Linda的團隊提出了矢量量化(VectorQuantization。VQ)的碼本生成方法，該項工作對于語音編碼技術具有重大意義。

它將執(zhí)行以下操作：進行聲音輸入：“嘿Siri，現在幾點了？”通過聲學模型運行語音數據，將其分解為語音部分?！ねㄟ^語言模型運行該數據。輸出文本數據：“嘿Siri，現在幾點了？”在這里，值得一提的是，如果自動語音識別系統(tǒng)是語音用戶界面的一部分，則ASR模型將不是在運行的機器學習模型。許多自動語音識別系統(tǒng)都與自然語言處理(NLP)和文本語音轉換(TTS)系統(tǒng)配合使用，以執(zhí)行其給定的角色。也就是說，深入研究語音用戶界面本身就是個完整的話題。要了解更多信息，請查看此文章。那么，現在知道了ASR系統(tǒng)如何運作，但需要構建什么？建立ASR系統(tǒng)：數據的重要性ASR系統(tǒng)應該具有靈活性。它需要識別各種各樣的音頻輸入（語音樣本），并根據該數據做出準確的文本輸出，以便做出相應的反應。為實現這一點，ASR系統(tǒng)需要的數據是標記的語音樣本和轉錄形式。比這要復雜一些（例如，數據標記過程非常重要且經常被忽略），但為了讓大家明白，在此將其簡化。ASR系統(tǒng)需要大量的音頻數據。為什么？因為語言很復雜。對同一件事有很多種講述方式，句子的意思會隨著單詞的位置和重點而改變。還考慮到世界上有很多不同的語言，在這些語言中。由于語音交互提供了更自然、更便利、更高效的溝通形式，語音識別必定將成為未來主要的人機互動接口之一。

并能產生興趣投身于這個行業(yè)。語音識別的技術歷程現代語音識別可以追溯到1952年，Davis等人研制了世界上個能識別10個英文數字發(fā)音的實驗系統(tǒng)，從此正式開啟了語音識別的進程。語音識別發(fā)展到已經有70多年，但從技術方向上可以大體分為三個階段。下圖是從1993年到2017年在Switchboard上語音識別率的進展情況，從圖中也可以看出1993年到2009年，語音識別一直處于GMM-HMM時代，語音識別率提升緩慢，尤其是2000年到2009年語音識別率基本處于停滯狀態(tài)；2009年隨著深度學習技術，特別是DNN的興起，語音識別框架變?yōu)镈NN-HMM，語音識別進入了DNN時代，語音識別精細率得到了提升；2015年以后，由于“端到端”技術興起，語音識別進入了百花齊放時代，語音界都在訓練更深、更復雜的網絡，同時利用端到端技術進一步大幅提升了語音識別的性能，直到2017年微軟在Swichboard上達到詞錯誤率，從而讓語音識別的準確性超越了人類，當然這是在一定限定條件下的實驗結果，還不具有普遍代表性。GMM-HMM時代70年代，語音識別主要集中在小詞匯量、孤立詞識別方面，使用的方法也主要是簡單的模板匹配方法，即首先提取語音信號的特征構建參數模板，然后將測試語音與參考模板參數進行一一比較和匹配。

語音識別，通常稱為自動語音識別。新疆語音識別器

原理語音識別技術是讓機器通過識別把語音信號轉變?yōu)槲谋?，進而通過理解轉變?yōu)橹噶畹募夹g。新疆語音識別器

純粹從語音識別和自然語言理解的技術乃至功能的視角看這款產品，相對于等并未有什么本質性改變，變化只是把近場語音交互變成了遠場語音交互。正式面世于銷量已經超過千萬，同時在扮演類似角色的漸成生態(tài)，其后臺的第三方技能已經突破10000項。借助落地時從近場到遠場的突破，亞馬遜一舉從這個賽道的落后者變?yōu)樾袠I(yè)。但自從遠場語音技術規(guī)模落地以后，語音識別領域的產業(yè)競爭已經開始從研發(fā)轉為應用。研發(fā)比的是標準環(huán)境下純粹的算法誰更有優(yōu)勢，而應用比較的是在真實場景下誰的技術更能產生優(yōu)異的用戶體驗，而一旦比拼真實場景下的體驗，語音識別便失去存在的價值，更多作為產品體驗的一個環(huán)節(jié)而存在。語音識別似乎進入了一個相對平靜期，在一路狂奔過后紛紛開始反思自己的定位和下一步的打法。語音賽道里的標志產品——智能音箱，以一種的姿態(tài)出現在大眾面前。智能音箱玩家們對這款產品的認識還都停留在：亞馬遜出了一款產品，功能類似。

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