英國倫敦大學的科學家Fry和Denes等人di一次利用統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。語音識別技術的發展歷史，主要包括模板匹配、統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利用動態音素的方法進行了連續語音識別，這是一項開創性的工作。1968年，前蘇聯科學家Vintsyukshou次提出將動態規劃算法應用于對語音信號的時間規整。雖然在他的工作中，動態時間規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的目標依舊十分遙遠。20世紀70年代。語音命令可用于發起電話呼叫、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。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出中斷請求，在中斷函數中連續送入聲音數據，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展，又取得了幾個突破性的進展。1970年，來自前蘇聯的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在前蘇聯科學家Vintsyuk的工作基礎上，成功地使用動態規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時間規整(DynamicTimeWarping，DTW)。該算法把時間規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語音識別系統(LargeVocabularyContinuousSpeechRecognition，LVCSR)，因為這在當時看來是更有挑戰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。·通過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都與自然語言處理(NLP)和文本語音轉換(TTS)系統配合使用，以執行其給定的角色。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系統如何運作，但需要構建什么？建立ASR系統：數據的重要性ASR系統應該具有靈活性。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。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個英文數字發音的實驗系統，從此正式開啟了語音識別的進程。語音識別發展到已經有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；2009年隨著深度學習技術，特別是DNN的興起，語音識別框架變為DNN-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為文本，進而通過理解轉變為指令的技術。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，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為行業。但自從遠場語音技術規模落地以后，語音識別領域的產業競爭已經開始從研發轉為應用。研發比的是標準環境下純粹的算法誰更有優勢，而應用比較的是在真實場景下誰的技術更能產生優異的用戶體驗，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節而存在。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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