智能音箱玩家們對這款產(chǎn)品的認識還都停留在：亞馬遜出了一款叫Echo的產(chǎn)品，功能和Siri類似。先行者科大訊飛叮咚音箱的出師不利，更是加重了其它人的觀望心態(tài)。真正讓眾多玩家從觀望轉(zhuǎn)為積極參與的轉(zhuǎn)折點是逐步曝光的Echo銷量，2016年底，Echo近千萬的美國銷量讓整個世界震驚。這是智能設(shè)備從未達到過的高點，在Echo以前除了AppleWatch與手環(huán)，像恒溫器、攝像頭這樣的產(chǎn)品突破百萬銷量已是驚人表現(xiàn)。這種銷量以及智能音箱的AI屬性促使2016年下半年，國內(nèi)各大巨頭幾乎是同時轉(zhuǎn)變應(yīng)有的態(tài)度，積極打造自己的智能音箱。未來，回看整個發(fā)展歷程，2019年是一個明確的分界點。在此之前，全行業(yè)是突飛猛進，但2019年之后則開始進入對細節(jié)領(lǐng)域滲透和打磨的階段，人們關(guān)注的焦點也不再是單純的技術(shù)指標，而是回歸到體驗，回歸到一種“新的交互方式到底能給我們帶來什么價值”這樣更為一般的、純粹的商業(yè)視角。技術(shù)到產(chǎn)品再到是否需要與具體的形象進行交互結(jié)合，比如人物形象；流程自動化是否要與語音結(jié)合；場景應(yīng)該如何使用這種技術(shù)來提升體驗，諸如此類終都會一一呈現(xiàn)在從業(yè)者面前。而此時行業(yè)的主角也會從原來的產(chǎn)品方過渡到平臺提供方，AIoT縱深過大。語音識別技術(shù)開始與其他領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)進行結(jié)合，以提高識別的準確率，便于實現(xiàn)語音識別技術(shù)的產(chǎn)品化。黑龍江語音識別

但依然流暢、準確。整體使用下來，直觀感受是在語音輸入的大前提下、結(jié)合了谷歌翻譯等類似的翻譯軟件，實時翻譯、準翻譯。在這兩種模式下，完成輸入后，同樣可以像普通話模式一樣，輕點VOICEM380語音識別鍵，對內(nèi)容進行終的整合調(diào)整。同樣，準確度相當ok。我挑戰(zhàn)了一下，普通話模式在輸入長度上的極限。快速讀了一段文字，單次普通話模式的輸入極限是一分零三秒、316個字符。時長上完全實現(xiàn)了官方的宣傳，字符長度上，目測是因為個人語速不夠，而受到了限制。類似的，我測試了一下，VOICEM380語音識別功能在距離上的極限。在相同語速、相同音量下，打開語音識別功能，不斷后退，在聲源與電腦中間不存在障礙的情況下，方圓三米的距離是完全不會影響這個功能實現(xiàn)的。由此可以看到，在一個小型會議室，羅技VOICEM380的語音識別功能，是完全可以很好的輔助會議記錄的。有關(guān)M380語音識別功能三大模式之間的轉(zhuǎn)換，也是非常便捷。單擊VOICEM380語音識別鍵，如出現(xiàn)的一模式并非我們所需要的模式，只需輕輕雙擊VOICEM380語音識別鍵，即可瞬間切換至下一模式；再次啟動輸入功能時，會自動優(yōu)先彈出上次結(jié)束的功能。有關(guān)M380后要強調(diào)的一點，便是它的離在線融合模式。江蘇語音識別模塊也被稱為自動語音識別技術(shù)（ASR)，計算機語音識別或語音到文本（STT)技術(shù)。

它在某些實際場景下的識別率無法達到人們對實際應(yīng)用的要求和期望，這個階段語音識別的研究陷入了瓶頸期。第三階段：深度學習(DNN-HMM，E2E)2006年，變革到來。Hinton在全世界學術(shù)期刊Science上發(fā)表了論文，di一次提出了"深度置信網(wǎng)絡(luò)"的概念。深度置信網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)訓練方式的不同之處在于它有一個被稱為"預(yù)訓練"(pre-training)的過程，其作用是為了讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值取到一個近似優(yōu)解的值，之后使用反向傳播算法(BP)或者其他算法進行"微調(diào)"(fine-tuning)，使整個網(wǎng)絡(luò)得到訓練優(yōu)化。Hinton給這種多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)學習方法賦予了一個全新的名詞——"深度學習"(DeepLearning，DL)。深度學習不*使深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練變得更加容易，縮短了網(wǎng)絡(luò)的訓練時間，而且還大幅度提升了模型的性能。以這篇劃時代的論文的發(fā)表為轉(zhuǎn)折點，從此，全世界再次掀起了對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究熱潮，揭開了屬于深度學習的時代序幕。在2009年，Hinton和他的學生Mohamed將深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)應(yīng)用于聲學建模，他們的嘗試在TIMIT音素識別任務(wù)上取得了成功。然而TIMIT數(shù)據(jù)庫包含的詞匯量較小。在面對連續(xù)語音識別任務(wù)時還往往達不到人們期望的識別詞和句子的正確率。2012年。

先行者叮咚音箱的出師不利，更是加重了其它人的觀望心態(tài)。真正讓眾多玩家從觀望轉(zhuǎn)為積極參與的轉(zhuǎn)折點是逐步曝光的Echo銷量，近千萬的美國銷量讓整個世界震驚。這是智能設(shè)備從未達到過的高點，在Echo以前除了AppleWatch與手環(huán)，像恒溫器、攝像頭這樣的產(chǎn)品突破百萬銷量已是驚人表現(xiàn)。這種銷量以及智能音箱的AI屬性促使下半年，國內(nèi)各大巨頭幾乎是同時轉(zhuǎn)度，積極打造自己的智能音箱。未來，回看整個發(fā)展歷程，是一個明確的分界點。在此之前，全行業(yè)是突飛猛進，之后則開始進入對細節(jié)領(lǐng)域滲透和打磨的階段，人們關(guān)注的焦點也不再是單純的技術(shù)指標，而是回歸到體驗，回歸到一種“新的交互方式到底能給我們帶來什么價值”這樣更為一般的、純粹的商業(yè)視角。技術(shù)到產(chǎn)品再到是否需要與具體的形象進行交互結(jié)合，比如人物形象；流程自動化是否要與語音結(jié)合；酒店場景應(yīng)該如何使用這種技術(shù)來提升體驗，諸如此類終都會一一呈現(xiàn)在從業(yè)者面前。而此時行業(yè)的主角也會從原來的產(chǎn)品方過渡到平臺提供方，AIoT縱深過大，沒有任何一個公司可以全線打造所有的產(chǎn)品。語音識別的產(chǎn)業(yè)趨勢當語音產(chǎn)業(yè)需求四處開花的同時。

市面上有哪些語音識別模塊好用呢？

另一方面，與業(yè)界對語音識別的期望過高有關(guān)，實際上語音識別與鍵盤、鼠標或觸摸屏等應(yīng)是融合關(guān)系，而非替代關(guān)系。深度學習技術(shù)自2009年興起之后，已經(jīng)取得了長足進步。語音識別的精度和速度取決于實際應(yīng)用環(huán)境，但在安靜環(huán)境、標準口音、常見詞匯場景下的語音識別率已經(jīng)超過95%，意味著具備了與人類相仿的語言識別能力，而這也是語音識別技術(shù)當前發(fā)展比較火熱的原因。隨著技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)在口音、方言、噪聲等場景下的語音識別也達到了可用狀態(tài)，特別是遠場語音識別已經(jīng)隨著智能音箱的興起成為全球消費電子領(lǐng)域應(yīng)用為成功的技術(shù)之一。由于語音交互提供了更自然、更便利、更高效的溝通形式，語音必定將成為未來主要的人機互動接口之一。當然，當前技術(shù)還存在很多不足，如對于強噪聲、超遠場、強干擾、多語種、大詞匯等場景下的語音識別還需要很大的提升；另外，多人語音識別和離線語音識別也是當前需要重點解決的問題。雖然語音識別還無法做到無限制領(lǐng)域、無限制人群的應(yīng)用，但是至少從應(yīng)用實踐中我們看到了一些希望。本篇文章將從技術(shù)和產(chǎn)業(yè)兩個角度來回顧一下語音識別發(fā)展的歷程和現(xiàn)狀，并分析一些未來趨勢，希望能幫助更多年輕技術(shù)人員了解語音行業(yè)。

設(shè)計有效的算法來重新劃分表示為加權(quán)有限狀態(tài)換能器的格子，其中編輯距離為驗證某些假設(shè)的有限狀態(tài)換能器。遼寧云語音識別

語音識別在噪聲中比在安靜的環(huán)境下要難得多。黑龍江語音識別

CNN本質(zhì)上也可以看作是從語音信號中不斷抽取特征的一個過程。CNN相比于傳統(tǒng)的DNN模型，在相同性能情況下，前者的參數(shù)量更少。綜上所述，對于建模能力來說，DNN適合特征映射到空間，LSTM具有長短時記憶能力，CNN擅長減少語音信號的多樣性，因此一個好的語音識別系統(tǒng)是這些網(wǎng)絡(luò)的組合。端到端時代語音識別的端到端方法主要是代價函數(shù)發(fā)生了變化，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu)并沒有太大變化?？傮w來說，端到端技術(shù)解決了輸入序列的長度遠大于輸出序列長度的問題。端到端技術(shù)主要分成兩類：一類是CTC方法，另一類是Sequence-to-Sequence方法。傳統(tǒng)語音識別DNN-HMM架構(gòu)里的聲學模型，每一幀輸入都對應(yīng)一個標簽類別，標簽需要反復的迭代來確保對齊更準確。采用CTC作為損失函數(shù)的聲學模型序列，不需要預(yù)先對數(shù)據(jù)對齊，只需要一個輸入序列和一個輸出序列就可以進行訓練。CTC關(guān)心的是預(yù)測輸出的序列是否和真實的序列相近，而不關(guān)心預(yù)測輸出序列中每個結(jié)果在時間點上是否和輸入的序列正好對齊。CTC建模單元是音素或者字，因此它引入了Blank。對于一段語音，CTC輸出的是尖峰的序列，尖峰的位置對應(yīng)建模單元的Label，其他位置都是Blank。Sequence-to-Sequence方法原來主要應(yīng)用于機器翻譯領(lǐng)域。

黑龍江語音識別

深圳魚亮科技有限公司成立于2017-11-03，位于龍華街道清華社區(qū)建設(shè)東路青年創(chuàng)業(yè)園B棟3層12號，公司自成立以來通過規(guī)范化運營和高質(zhì)量服務(wù)，贏得了客戶及社會的一致認可和好評。公司具有智能家居，語音識別算法，機器人交互系統(tǒng)，降噪等多種產(chǎn)品，根據(jù)客戶不同的需求，提供不同類型的產(chǎn)品。公司擁有一批熱情敬業(yè)、經(jīng)驗豐富的服務(wù)團隊，為客戶提供服務(wù)。Bothlent致力于開拓國內(nèi)市場，與通信產(chǎn)品行業(yè)內(nèi)企業(yè)建立長期穩(wěn)定的伙伴關(guān)系，公司以產(chǎn)品質(zhì)量及良好的售后服務(wù)，獲得客戶及業(yè)內(nèi)的一致好評。深圳魚亮科技有限公司通過多年的深耕細作，企業(yè)已通過通信產(chǎn)品質(zhì)量體系認證，確保公司各類產(chǎn)品以高技術(shù)、高性能、高精密度服務(wù)于廣大客戶。歡迎各界朋友蒞臨參觀、 指導和業(yè)務(wù)洽談。

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