漢語的音節(jié)由聲母、韻母和音調(diào)構(gòu)成，其中音調(diào)信息包含在韻母中。所以，漢語音節(jié)結(jié)構(gòu)可以簡化為：聲母+韻母。漢語中有409個無調(diào)音節(jié)，約1300個有調(diào)音節(jié)。漢字與漢語音節(jié)并不是一一對應(yīng)的。一個漢字可以對應(yīng)多個音節(jié)，一個音節(jié)可對應(yīng)多個漢字，例如：和——héhèhuóhuòhútián——填甜語音識別過程是個復(fù)雜的過程，但其終任務(wù)歸結(jié)為，找到對應(yīng)觀察值序列O的可能的詞序列W^。按貝葉斯準(zhǔn)則轉(zhuǎn)化為：其中，P(O)與P(W)沒有關(guān)系，可認(rèn)為是常量，因此P(W|O)的*大值可轉(zhuǎn)換為P(O|W)和P(W)兩項乘積的*大值，di一項P(O|W)由聲學(xué)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(xué)特征，然后通過解碼器得到狀態(tài)序列，并轉(zhuǎn)換為對應(yīng)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(zhuǎn)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(jié)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(yīng)。其中每個音素對應(yīng)一個HMM，并且其發(fā)射狀態(tài)(深色)對應(yīng)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(shù)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(lǐng)域重要的研究對象，語音識別技術(shù)已經(jīng)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(xiàn)的語音技術(shù)方案，其適用性和使用成本均限制了技術(shù)的應(yīng)用和推廣。通過對離線語音識別引擎的研究，結(jié)合特定領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)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(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，實現(xiàn)非特定人的連續(xù)語音識別功能。根據(jù)本方案設(shè)計語音撥號軟件，并對語音撥號軟件的功能進行科學(xué)的測試驗證。語音識別技術(shù)，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(zhuǎn)換為計算機可輸入的數(shù)字信號的一門技術(shù)。語音識別技術(shù)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(jīng)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(shù)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(jù)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(gòu)建自己的語法詞典，引擎系統(tǒng)根據(jù)用戶構(gòu)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(dāng)前需要重點解決的問題。

DTW）技術(shù)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(jì)80年代，語音識別任務(wù)開始從孤立詞、連接詞的識別轉(zhuǎn)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(biāo)準(zhǔn)模板匹配的方法轉(zhuǎn)向基于統(tǒng)計模型的方法。在聲學(xué)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(yīng)用于大詞匯量連續(xù)語音識別（LargeVocabularyContinousSpeechRecognition，LVCSR）的聲學(xué)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(yīng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語音建模方法開始應(yīng)用于LVCSR系統(tǒng)，語音識別技術(shù)取得新突破。20世紀(jì)90年代以后，伴隨著語音識別系統(tǒng)走向?qū)嵱没?，語音識別在細化模型的設(shè)計、參數(shù)提取和優(yōu)化、系統(tǒng)的自適應(yīng)方面取得較大進展。同時，人們更多地關(guān)注話者自適應(yīng)、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(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(zhǔn)確率，便于實現(xiàn)語音識別技術(shù)的產(chǎn)品化。怎么構(gòu)建語音識別系統(tǒng)？語音識別系統(tǒng)構(gòu)建總體包括兩個部分：訓(xùn)練和識別。

還可能存在語種混雜現(xiàn)象，如中英混雜(尤其是城市白領(lǐng))、普通話與方言混雜，但商業(yè)機構(gòu)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(zhǔn)確率，也是當(dāng)前語音識別技術(shù)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(diào)等差異導(dǎo)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(shù)據(jù)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(xiàn)P和Q兩條語音的不等長匹配，將語音匹配相似度問題轉(zhuǎn)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(chǔ)上發(fā)展起來的。大多數(shù)人會認(rèn)為研發(fā)語音識別技術(shù)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(wù)上反倒是可以主推一些更為面向未來、有特色的基礎(chǔ)服務(wù)，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(chǎn)品同時覆蓋國內(nèi)國外市場是相當(dāng)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(jīng)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(nèi)涵，它日益被分成兩個不同但必須緊密結(jié)合的部分。過去的Linux以及各種變種承擔(dān)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(dān)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(yīng)用，兩者相結(jié)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(guān)系，不同的AIoT硬件產(chǎn)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(dǎo)致功能型系統(tǒng)的持續(xù)分化（可以和Linux的分化相對應(yīng)）。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(nèi)容以及場景進行支撐的雙重責(zé)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(chǎn)品生產(chǎn)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(xué)科知識的前沿技術(shù)，覆蓋了數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)、聲學(xué)與語言學(xué)、計算機與人工智能等基礎(chǔ)學(xué)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(jié)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(jù)官方說，每分鐘可聽寫約400字，準(zhǔn)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(xiàn)小彈框，進入語音接收階段。以正常語速隨便讀了一下，轉(zhuǎn)化效果非常好，實現(xiàn)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(diào)整前面的內(nèi)容；輸入結(jié)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(nèi)容進行后的整合；如果剛剛的輸出有出現(xiàn)標(biāo)點錯亂、錯別字的現(xiàn)象，會在這個識別階段，統(tǒng)一調(diào)整，終整合后輸出的內(nèi)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(zhuǎn)化。海南安卓語音識別