漢語的音節(jié)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(jié)結構可以簡化為：聲母+韻母。漢語中有409個無調音節(jié)，約1300個有調音節(jié)。漢字與漢語音節(jié)并不是一一對應的。一個漢字可以對應多個音節(jié)，一個音節(jié)可對應多個漢字，例如：和——héhèhuóhuòhútián——填甜語音識別過程是個復雜的過程，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。為了讓機器識別語音，首先提取聲學特征，然后通過解碼器得到狀態(tài)序列，并轉換為對應的識別單元。一般是通過詞典將音素序列(如普通話的聲母和韻母)，轉換為詞序列，然后用語言模型規(guī)整約束，后得到句子識別結果。例如，對"天氣很好"進行詞序列、音素序列、狀態(tài)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(fā)射狀態(tài)(深色)對應多幀觀察值。人的發(fā)音包含雙重隨機過程，即說什么不確定。怎么說也不確定，很難用簡單的模板匹配技術來識別。更合適的方法是用HMM這種統(tǒng)計模型來刻畫雙重隨機過程。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。海南安卓語音識別

作為人機交互領域重要的研究對象，語音識別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，其適用性和使用成本均限制了技術的應用和推廣。通過對離線語音識別引擎的研究，結合特定領域內的應用特點，提出一套適用性強，成本較低的語音識別解決方案，可以在離線的網絡環(huán)境中，實現非特定人的連續(xù)語音識別功能。根據本方案設計語音撥號軟件，并對語音撥號軟件的功能進行科學的測試驗證。語音識別技術，又稱為自動語音識別（AutomaticSpeechRecognition，ASR），它是以語音為研究對象，通過語音信號處理和模式識別讓機器理解人類語言，并將其轉換為計算機可輸入的數字信號的一門技術。語音識別技術將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(fā)達，已經成為信息社會不可或缺的組成部分。語音識別引擎是ASR技術的**模塊，它可以工作在識別模式和命令模式。在識別模式下，引擎系統(tǒng)在后臺提供詞庫和識別模板，用戶無需對識別語法進行改動，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(tǒng)根據用戶構建的語法詞典。河北語音識別庫多人語音識別及離線語音識別也是當前需要重點解決的問題。

DTW）技術基本成熟，特別提出了矢量量化（Vec?torQuantization，VQ）和隱馬爾可夫模型（HiddenMar?kovModel，HMM）理論。20世紀80年代，語音識別任務開始從孤立詞、連接詞的識別轉向大詞匯量、非特定人、連續(xù)語音的識別，識別算法也從傳統(tǒng)的基于標準模板匹配的方法轉向基于統(tǒng)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(wěn)性，開始被應用于大詞匯量連續(xù)語音識別（LargeVocabularyContinousSpeechRecognition，LVCSR）的聲學建模；在語言模型方面，以N元文法的統(tǒng)計語言模型開始應用于語音識別系統(tǒng)。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(tǒng)，語音識別技術取得新突破。20世紀90年代以后，伴隨著語音識別系統(tǒng)走向實用化，語音識別在細化模型的設計、參數提取和優(yōu)化、系統(tǒng)的自適應方面取得較大進展。同時，人們更多地關注話者自適應、聽覺模型、快速搜索識別算法以及進一步的語言模型的研究等課題。此外，語音識別技術開始與其他領域相關技術進行結合，以提高識別的準確率，便于實現語音識別技術的產品化。怎么構建語音識別系統(tǒng)？語音識別系統(tǒng)構建總體包括兩個部分：訓練和識別。

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(yè)機構在這方面的投入還不多，對于中英混雜語音一般*能識別簡單的英文詞匯(如"你家Wi-Fi密碼是多少")，因此如何有效提升多語種識別的準確率，也是當前語音識別技術面臨的挑戰(zhàn)之一。語音識別建模方法語音識別建模方法主要分為模板匹配、統(tǒng)計模型和深度模型幾種類型，以下分別介紹DTW、GMM-HMM、DNN-HMM和端到端模型。往往會因為語速、語調等差異導致這個詞的發(fā)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，那么傳統(tǒng)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，它是一種將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采用動態(tài)規(guī)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，將語音匹配相似度問題轉換為**優(yōu)路徑問題。DTW是模板匹配法中的典型方法，非常適合用于小詞匯量孤立詞語音識別系統(tǒng)。但DTW過分依賴端點檢測，不適合用于連續(xù)語音識別，DTW對特定人的識別效果較好。動態(tài)時間規(guī)整（DTW），它是在馬爾可夫鏈的基礎上發(fā)展起來的。大多數人會認為研發(fā)語音識別技術是一條艱難的道路，投入會巨大，道路會很漫長。

因此在平臺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產品同時覆蓋國內國外市場是相當有利的。類比過去的Android，語音交互的平臺提供商們其實面臨更大的挑戰(zhàn)，發(fā)展過程可能會更加的曲折。過去經常被提到的操作系統(tǒng)的概念在智能語音交互背景下事實上正被賦予新的內涵，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(tǒng)的角色，而以Alexa的新型系統(tǒng)則承擔的則是智能型系統(tǒng)的角色。前者完成完整的硬件和資源的抽象和管理，后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(tǒng)和智能型操作系統(tǒng)注定是一種一對多的關系，不同的AIoT硬件產品在傳感器（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，這會導致功能型系統(tǒng)的持續(xù)分化（可以和Linux的分化相對應）。這反過來也就意味著一套智能型系統(tǒng)，必須同時解決與功能型系統(tǒng)的適配以及對不同后端內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(tǒng)的產品生產制造鏈條中去。語音必定將成為未來主要的人機互動接口之一。江蘇語音識別在線

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

使用語音識別功能之前，先按照說明書安裝百度語音輸入軟件。在瀏覽器中輸入VOICEM380底部的軟件下載鏈接，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，跟著界面提示一部一部操作就ok。中間綁定手機/郵箱賬號，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別~先試了一下普通話模式，據官方說，每分鐘可聽寫約400字，準確率高達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的語音識別鍵。此時電腦右下角出現小彈框，進入語音接收階段。以正常語速隨便讀了一下，轉化效果非常好，實現零誤差；而且對于智能語音識別中的“智能”也有了很好的詮釋，如動圖，有些人名、專有名詞不能在一時間正確輸出，但會隨著語音的不斷輸入，不斷修正、調整前面的內容；輸入結束后，可以再次輕點VOICEM380的語音識別鍵，進入“識別”階段，個人感覺，更像是對于剛剛輸出的內容進行后的整合；如果剛剛的輸出有出現標點錯亂、錯別字的現象，會在這個識別階段，統(tǒng)一調整，終整合后輸出的內容，正確率十分ok。接著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致。雖然涉及了不同語種之間的翻譯轉化。海南安卓語音識別

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