我国如今的语音技术识别是否准确？

语音识别是一种计算机技术，它可以将人类语音转换为文本。它通过捕捉人类语音并将其转换为数字信号来实现这一目的。语音识别系统通常使用一组特定的算法来分析和识别语音信号。这些算法通常包括预处理、特征提取、识别和后处理等步骤。在预处理阶段，语音信号被滤波和采样以减少噪声和其他干扰。在特征提取阶段，语音信号被分析并将其转换为能够被计算机识别的特征值。在识别阶段，系统根据这些特征值来识别语音信号中所包含的语音内容。最后在后处理阶段中纠正误识别等问题。近年来，基于深度学习算法的语音识别系统在语音识别准确率、噪声抵抗能力等方面得到了显著提高。如End-to-End深度学习模型，基于窗口波形和声学模型的深度神经网络识别等。

现在的手机基本都有智能语音功能，通过语音可以直接和手机对话，有些软件还可以将语音转换为文字，这都需要使用语音识别技术。那语音识别系统可分为哪几类？语音识别系统可分为哪几类？语音识别系统根据对输入语音的限制，可分为特定人语音识别系统、非特定人语音系统和多人的识别系统三类；根据说话的方式可分为孤立词语音识别系统、连接词语音识别系统和连续语音识别系统；根据词汇量大小可分为小词汇量语音识别系统、中等词汇量语音识别系统和大词汇量语音识别系统。语音识别系统根据对输入语音的限制加以分类：可以将识别系统分为3类:特定人语音识别系统:仅考虑对于专人的话音进行识别;非特定人语音系统:识别的语音与人无关，通常要用大量不同人的语音数据库对识别系统进行学习;多人的识别系统:通常能识别一组人的语音，或者成为特定组语音识别系统，该系统仅要求对要识别的那组人的语音进行训练。从说话的方式考虑：也可以将识别系统分为3类:孤立词语音识别系统:孤立词识别系统要求输入每个词后要停顿;连接词语音识别系统:连接词输入系统要求对每个词都清楚发音，一些连音现象开始出现;连续语音识别系统:连续语音输入是自然流利的连续语音输入，大量连音和变音会出现。从识别系统的词汇量大小考虑：也可以将识别系统分为3类:小词汇量语音识别系统。通常包括几十个词的语音识别系统。中等词汇量的语音识别系统。通常包括几百个词到上千个词的识别系统。大词汇量语音识别系统。通常包括几千到几万个词的语音识别系统。随着计算机与数字信号处理器运算能力以及识别系统精度的提高，识别系统根据词汇量大小进行分类也不断进行变化。目前是中等词汇量的识别系统到将来可能就是小词汇量的语音识别系统。这些不同的限制也确定了语音识别系统的困难度。本文以iPhone 13为例适用于iOS15系统王者之心2点击试玩

连续语音识别(ContinuousSpeechRecognition)是一种语音识别技术，它能够识别连续的语音输入，而不是一段一段地识别单独的语音片段。这种技术通常使用前向-后向算法，根据语音前后的关系来判断语音中的单词。主要流程如下：首先需要将语音信号进行预处理，包括降噪、消除回声等。然后进行语音端点检测，即将语音信号划分为若干个语音片段。接着对每一个语音片段进行语音识别，并且根据语音前后的关系来确定最终的识别结果。这种技术在语音识别系统中非常常见，例如在语音助手、语音短信等应用中都可以看到它的身影。

语音识别技术的应用情况目前的语音识别技术在以下方面仍有提升空间：多语言支持：目前大多数语音识别系统只支持英语或某些主要语言，对于少数语言的支持较差。环境噪声抵消：在复杂的环境中，如嘈杂的商场或高速公路，语音识别系统的准确性降低。语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。语音识别技术发展到今天，特别是中小词汇量非特定人语音识别系统识别精度已经大于98%，对特定人语音识别系统的识别精度就更高。这些技术已经能够满足通常应用的要求。语音识别技术最常见的应用就是智能语音助手，如“小度在家”和“小爱同学”，它们可以帮助用户完成语音指令的识别、语音合成和自然语言理解等复杂工作。就是VoiceUI在KeyUI的边上加上一个VoiceUI。自动语音识别的应用说明自动语音识别功能ASR(AutomaticSpeechRecognition)即语音识别技术，是指将人说话的语音信号转换为可被计算机程序所识别的文字信息，从而识别说话人的语音指令以及文字内容的技术。语音识别应用场景有下面几个方面语音输入摆脱生僻字和拼音障碍，使用语音即时输入。略带口音的普通话、粤语四川话方言、英文，均可有效识别，并可根据句意自动纠错、自动断句添加标点，让输入更快捷，沟通交流更顺畅。语音质检语音质检普遍被应用在智能外呼和客服领域。语音识别技术的应用非常广泛，可以用于智能客服、智能家居、智能导航、智能汽车等领域。它可以帮助人们更快更准确地完成任务，提高工作效率。此外，它还可以用于语音识别软件，帮助人们更快更准确地输入文字，提高工作效率。有好用的语音导览器介绍吗?您可以使用腾讯路宝，可以语音导航的！路宝产品的一个显著特征是，腾讯在与汽车厂商合作的基础上研发了“驾驶行为打分功能”。讲解器语音导览。由一名解说员佩戴讲解器发射器带领一群佩戴接收器的参观者。以上第三，第四种方式大多都在室内展览，如博物馆、展览馆等，而讲解器室内室外皆适用。博物馆讲解器将尽可能多地为博物馆提供导览服务。为了把有限的资源用在“刀刃”上，蓝牙团队讲解器进驻的场馆都经过筛选，体现历史文化价值、展品内容丰富的场馆成为优选。团队语音导览，针对团队接待参观。团队语音导览，顾名思义便是针对有接待需求的展馆/景区，有专门的讲解员进行接待。现在很多手机浏览器都支持语音呀，UC，QQ，海豚等，不过我觉得还是UC浏览器做得最好，用了很多年，习惯了也很好用。旅游领域：在旅游领域，小鱼易连可以用于导游与游客之间的语音导览、景点介绍等。教育领域：在教育领域，小鱼易连可以用于学生之间的语音交流、教师与学生之间的语音互动等。语音识别可以应用到哪些场景?1、此外，在智能家居领域，语音识别技术也得到了广泛应用，智能音箱可以通过语音指令控制家电，实现智能家居的场景搭建。除此之外，语音识别技术还可以被用于语音搜索、电话客服等领域。2、语音识别技术的应用非常广泛，可以用于智能客服、智能家居、智能导航、智能汽车等领域。它可以帮助人们更快更准确地完成任务，提高工作效率。此外，它还可以用于语音识别软件，帮助人们更快更准确地输入文字，提高工作效率。3、文字录入是语音识别最基本的应用，一般通过语音输入法进行。这方面做得较好的有IBM、微软、科大讯飞等，很多输入法都用的是讯飞的语音识别引擎。4、语音识别是将语音精准识别为文字，可适用于手机语音输入、智能语音交互、语音指令、语音搜索等短语音交互场景。语音识别应用场景有下面几个方面语音输入摆脱生僻字和拼音障碍，使用语音即时输入。5、GoogleAssistant：GoogleAssistant是谷歌公司的语音识别应用，它支持多种语言，可以帮助用户完成各种任务，如打电话、查询天气预报、播放音乐等。6、未来语音识别技术的应用前景如下：智能家居：可以控制家里的灯，电视，空调等电器。智能汽车：可以控制汽车的导航，音乐，空调等系统。医疗：可以帮助医生快速记录病人的病历，并帮助病人自我诊断。语音识别技术原理是什么及应用所谓模型锻炼就是指依照一定的原则，从大量已知语音形式中获取一个最具特征的模型参数。而形式匹配则相反，是依据一定原则，将未知语音形式与模型库中的某一个模型取得最佳匹配。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。语音识别技术是一种将语音转换为文本的技术。它通常包括两个主要步骤：语音预处理和语音识别。语音预处理步骤包括语音信号的采集、降噪、分帧、特征提取等操作。语音识别技术，目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入。语音识别控制系统是什么1、语音控制系统可以用语言完成传统的按键操作，可以让驾驶员眼睛向前看，手不离方向盘，从而保证更高的安全性。语音控制功能是否好用，取决于语音识别的程度。2、智能语音控制系统是什么原理1语音采集模块主要完成信号调理和信号采集等功能，它将原始语音信号转换成语音脉冲序列，因此该模块主要包括声/电转换、信号调理和采样等信号处理过程。3、语音识别：给机器装上耳朵，使其能够听懂人的语音指令。智能语音识别系统：能够对语音识别到的信息进行进一步的处理，一般来说是将语音识别、NLP自然语言理解、知识库三方面与应用向结合。使用户通过自然的语言来控制相应设备。4、语音识别控制系统是一项便利性配置，若揽胜星脉有语音识别控制系统，揽胜星脉车主可以按下方向盘上的语音按键或直接呼出，可以实现呼叫电话、控制音量、调节空调、查询路线等功能。5、一汽-大众揽巡搭载的IQ.科技互联系统是一大亮点，在消费者中得到了充分地认可。这个系统拥有着强大的语音识别控制功能，让车主可以通过自然语音与车机系统进行对话交流，系统会快速做出反应，获知客户的需求，并根据指令做出操作。6、以下是相关介绍：定义：语音识别控制系统是一项便利性配置，若帕萨特有语音识别控制系统，帕萨特车主可以按下方向盘上的语音按键或直接呼出，可以实现呼叫电话、控制音量、调节空调、查询路线等功能。

自动计算需要解决的基本问题是如何实现机器模拟人类的智能行为和思维过程。在这个问题中，有许多具体的挑战需要克服，包括语音识别、图像识别、自然语言处理、数据分析等等。为了回答这个问题，本文将从以下几个方面展开讨论：语音识别技术、图像识别技术、自然语言处理技术、数据分析技术。接下来，让我们逐一深入探讨这些技术以及它们所面临的问题。一、语音识别技术语音识别是指将人类的语音信息转化为文字或其他数字形式的过程。实现语音识别的关键是找到有效的算法来处理复杂的声音信号，并将其转化为可识别的文本。目前，语音识别技术已经取得了很大的突破，但仍然存在一些挑战，比如语音干扰、口音差异等。为了提高语音识别的准确性和鲁棒性，需要进一步改进算法，同时加强对不同语言和口音的适应性。二、图像识别技术图像识别是指将图像信息转化为可理解的形式的过程。实现图像识别的关键是设计出高效的图像处理算法，以便从图像中提取有用的特征，并将其与已知的模式进行匹配。图像识别技术在人工智能领域有着广泛的应用，如人脸识别、物体识别等。然而，图像识别仍然面临一些挑战，比如光照条件的变化、图像噪声等。为了提高图像识别的准确性和稳定性，需要进一步改进算法，并研究新的图像处理技术。三、自然语言处理技术自然语言处理是指通过计算机对人类语言进行处理和分析的技术。实现自然语言处理的关键是设计出有效的算法，以便理解和生成人类语言。自然语言处理技术在人工智能领域有着广泛的应用，如机器翻译、文本分类等。然而，自然语言处理仍然存在一些问题，比如歧义消解、语义理解等。为了提高自然语言处理的准确性和效率，需要进一步改进算法，并研究新的语言处理技术。

一、概念 语音识别是指将声音内容转换成文字的技术。 它是一门交叉的、非常复杂的学科，需要具备生理学、声学、信号处理、计算机科学、模式识别、语言学、心理学等相关学科的知识。 二、发展 随着科技的发展，语音识别技术在理论和应用方面都取得了重大突破，越来多的应用到了日常生活中。比如智能家居，车载娱乐，语音识别听写器、语音寻呼答疑平台、智能客服等。 三、简单应用原理 通常语音识别有两种工作模式，唤醒模式和识别模式。所谓唤醒模式，即应用处于待唤醒状态，此种状态引擎会一直在后台录音，用于判别是否有【唤醒词】，如果识别到唤醒词，即转为识别模式。所谓识别模式，是指我们说出的语音被转为文字以及带有特定格式的一段数据，即对于所识别到的语音进行结构化处理。处理后通常会以json的形式提供给外部应用进行再次解析处理，用于满足应用自身功能。 比如一些支持语音功能的智能家居，首先把应用唤醒（比如，小爱同学），然后说指令（比如，开空调）。语音识别引擎识别出语义，把结果（json数据）给到APP，APP把结构化的语义进行分类处理。再比如，如果想查询天气，语音说“明天天气如何”。识别引擎会根据位置信息，联网检索相关天气信息提供给APP。注： 唤醒词：用于唤醒应用的特定语音，例如“hi，siri”，通常用户可以自定义

番茄小说的朗读ai是一种语音识别技术。根据查询相关公开信息显示为，番茄小说朗读AI是一种语音识别技术，它可以自动将番茄小说的文本内容转换成有声的文本，以便更深入地理解作品的内容。它可以用于在线和离线的朗读，也可以用于语音搜索和机器翻译。

原理是什么，那就要看是什么样的语音识别软件了，比如说迅捷ocr文字识别动态时间伸缩方法使用瞬间的、变动倒频。通过交换字母顺序，他们用一个含义广泛的词汇定义了一个新的信号处理技术，倒频谱的计算通常使用快速傅立叶变换。希望上面的叙述可以帮助到您！建议还是自己亲自试用一下，才能明白！

现在不止95%，大部分都能达到97%，好点的能到98%差不多。

人工智能领域的研究包括机器人、图像识别、语言识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人，必须懂得计算机知识、心理学和哲学。

关注1）深度学习 深度学习是基于现有的数据进行学习操作，是机器学习研究中的一个新的领域，机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。深度学习是无监督学习的一种。2）自然语言处理自然语言处理是用自然语言同计算机进行通讯的一种技术。人工智能的分支学科，研究用电子计算机模拟人的语言交际过程，使计算机能理解和运用人类社会的自然语言如汉语、英语等，实现人机之间的自然语言通信，以代替人的部分脑力劳动，包括查询资料、解答问题、摘录文献、汇编资料以及一切有关自然语言信息的加工处理。例如生活中的电话机器人的核心技术之一就是自然语言处理3）计算机视觉u200bu200bu200bu200bu200bu200bu200b计算机视觉是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能像人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。计算机视觉应用的实例有很多，包括用于控制过程、导航、自动检测等方面。4）智能机器人u200bu200bu200bu200bu200bu200bu200b如今我们的身边逐渐开始出现很多智能机器人，他们具备形形色色的内部信息传感器和外部信息传感器，如视觉、听觉、触觉、嗅觉。除具有感受器外，它还有效应器，作为作用于周围环境的手段。这些机器人都离不开人工智能的技术支持。科学家们认为，智能机器人的研发方向是，给机器人装上“大脑芯片”，从而使其智能性更强，在认知学 习、自动组织、对模糊信息的综合处理等方面将会前进一大步。5）自动程序设计u200bu200bu200bu200bu200bu200bu200b自动程序设计是指根据给定问题的原始描述，自动生成满足要求的程序。它是软件工程和人工智能相结合的研究课题。自动程序设计主要包含程序综合和程序验证两方面内容。前者实现自动编程，即用户只需告知机器“做什么”，无须告诉“怎么做”，这后一步的工作由机器自动完成；后者是程序的自动验证，自动完成正确性的检查。其目的是提高软件生产率和软件产品质量。自动程序设计的任务是设计一个程序系统，接受关于所设计的程序要求实现某个目标非常高级描述作为其输入，然后自动生成一个能完成这个目标的具体程序。该研究的重大贡献之一是把程序调试的概念作为问题求解的策略来使用。6）数据挖掘 数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。它通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标

人脸识别技术与语音识别技术的结合随着人工智能技术的发展和应用的推广，人脸识别技术已经在各个领域得到了广泛的应用。除了人脸识别技术的能力得到进一步提升之外，还有一个值得我们关注的问题，那就是人脸识别技术是否可以通过语音进行识别？事实上，人脸识别技术本身并不包括语音识别的部分，所以单单从技术上来说，人脸识别技术并不能够直接通过语音进行识别。但是，随着各种技术的快速发展和进步，我们发现，通过将人脸识别技术和语音识别技术进行结合，是可以实现进行语音识别的。具体来说，人脸识别技术可以通过提取语音中说话者的声纹信息，从而进行身份识别和认证。和人脸识别技术的原理类似，语音识别技术也是通过提取声音信号中的一些特征，来进行人员识别和确认。如果将这两种技术结合起来，就可以实现通过语音进行人脸识别的目的。当然，这种语音结合的人脸识别技术还需要在实施过程中进行一些相关的技术处理。例如，需要对实现语音识别的设备进行技术优化，以保证设备对声音的捕捉精度和稳定性；同时，还需要对声音识别算法进行优化，使得算法的准确性和对抗性得到进一步提升等等。总的来说，通过将人脸识别技术和语音识别技术进行结合，不仅可以实现声音的识别和身份的认证，而且还可以提升整个人脸识别技术的准确性和精度。相信在未来，这种结合技术会在各个领域得到更加广泛的应用和推广。

清华近几年的科研成果：“墨子号”量子卫星、无人机飞行控制系统、利用CRISPR-Cas9技术改善视力、高速无人驾驶车辆、语音识别技术。1、“墨子号”量子卫星：2016年，清华大学参与研制的“墨子号”量子卫星成功发射，成为世界上第一颗量子卫星。这一研究成果标志着中国在量子通信领域的领先地位。2、无人机飞行控制系统：2017年，清华大学研发了一款全新的无人机飞行控制系统，该系统可实现超低高度、超高速的飞行，大幅提升了无人机的控制精度和灵活性。3、利用CRISPR-Cas9技术改善视力：2017年，清华大学的光学和基因组学专家合作利用CRISPR-Cas9技术成功恢复了小鼠基因组中与小眼球、劣视力以及其他视网膜表现相关的突变，并在视力测试中获得了显著成效。4、高速无人驾驶车辆：2019年，清华大学研发出一款高速无人驾驶车辆，该车辆可实现高速公路上自主驾驶，同时具备智能感知和自主决策的能力，提升了自动驾驶技术。5、语音识别技术：2020年，清华大学的语音识别技术在国际语音识别评测（ISCA）中获得业界最优秀的性能，打破了识别错误率的纪录。该技术将为语音助手和自然语言处理等领域的应用提供更为准确和全面的支持。清华大学清华大学是位于北京市海淀区清华园的一所综合性全国重点大学，是中国最著名的高等学府之一。清华大学拥有珍贵的图书、手稿和文物，还有优秀的科研人才，许多著名的科学家、教授和一流的人才都曾毕业于清华大学。经过不断的发展，清华大学已成为享誉世界的一流大学，被认为是中国知名大学之一。

语音，一般根据你输入法的设定，那就是你把普通的输入法改成了繁体，在输入法中改回来就行_镆羰侗鹗且幻沤徊嫜Э啤＝昀矗镆羰侗鸺际跞〉孟灾剑即邮笛槭易呦蚴谐　H嗣窃ぜ疲蠢?10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。 语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。 语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情。中国物联网校企联盟形象得把语音识别比做为“机器的听觉系统”。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。　语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别技术车联网也得到了充分的引用，例如在翼卡车联网中，只需按一键通客服人员口述即可设置目的地直接导航，安全、便捷。

语言技术。语音识别的方法不包括语言技术。语音识别技术，也被称为自动语音识别，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入。

http://www.icroute.com/web_cn/DownLoad.html这里面有文档，介绍了一些LD3320 语音识别芯片应用场景.pdf

将来可能人工智能会代练人类做一些危险的工作

自动语音识别功能ASR(Automatic Speech Recognition)即语音识别技术，是指将人说话的语音信号转换为可被计算机程序所识别的文字信息，从而识别说话人的语音指令以及文字内容的技术。如果用户在IVR语音流程中设置了产品查询，而用户的产品种类可能有十几种，如果只是设置按键确认的方式的话，来电者要听很久才知道按什么键才可以查找自己要查询的产品，很容易让人没有耐性听下去。有了语音识别功能，来电者就可以不需要听产品提示，直接呼叫产品名称就可以了，系统会自动识别来电者所呼叫的语音，然后把来电者所需要的内容播放出来。无需来电者按键，更节省了来电者大量的查询时间，提升来电者对企业的满意度。语音识别功能还可应用于“语音查找联系人”。（上述内容仅适用于广东联通用户）

在语言识别技术中,中等词汇量的语音识别系统通常包括大致多少个词?（C）A.十几B.几十到上百C.几百到上千D.几千到几万一、语音识别系统的部分：一个完整的语音识别系统通常包括信号处理和特征提取、声学模型、语音模型和解码搜索这四个模块。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。二、功能特点：1、多为中、小词汇量的语音识别系统，即只能够识别10~100词条。只有近一两年来，才有连续数码或连续字母语音识别专用芯片实现。2、一般仅限于特定人语音识别的实现，即需要让使用者对所识别的词条先进行学习或训练这一类识别功能对语种、方言和词条没有限制。有的芯片也能够实现非特定人语音识别，即预先将所要识别的语句码本训练好而装入芯片，用户使用时不需要再进行学习而直接应用。3、由此芯片组成一个完整的语音识别系统。因此，除了语音识别功能以外，为了有一个好的人机界面和识别正确与否的验证，该系统还必须具备语音提示（语音合成）及语音回放（语音编解码记录）功能。4、多为实时系统，即当用户说完待识别的词条后，系统立即完成识别功能并有所回应，这就对电路的运算速度有较高的要求。5、除了要求有尽可能好的识别性能外，还要求体积尽可能小、可靠性高、耗电省、价钱低等特点。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。

早在计算机发明之前，自动语音识别的设想就已经被提上了议事日程，早期的声码器可被视作语音识别及合成的雏形。而1920年代生产的Radio Rex玩具狗可能是最早的语音识别器，当这只狗的名字被呼唤的时候，它就能够从底座上弹出来。最早的基于电子计算机的语音识别系统是由AT&T贝尔实验室开发的Audrey语音识别系统，它能够识别10个英文数字。其识别方法是跟踪语音中的共振峰。该系统得到了98%的正确率。。到1950年代末，伦敦学院(Colledge of London)的Denes已经将语法概率加入语音识别中。1960年代，人工神经网络被引入了语音识别。这一时代的两大突破是线性预测编码Linear Predictive Coding (LPC)， 及动态时间弯折Dynamic Time Warp技术。语音识别技术的最重大突破是隐含马尔科夫模型Hidden Markov Model的应用。从Baum提出相关数学推理，经过Labiner等人的研究，卡内基梅隆大学的李开复最终实现了第一个基于隐马尔科夫模型的大词汇量语音识别系统Sphinx。。此后严格来说语音识别技术并没有脱离HMM框架。尽管多年来研究人员一直尝试将“听写机”推广，语音识别技术在目前还无法支持不限领域，不限说话人的听写机应用。

语音识别的过程和方法具体如下：语音识别过程1、语音信号采集语音信号采集是语音信号处理的前提。语音通常通过话筒输入计算机。话筒将声波转换为电压信号，然后通过A/D装置（如声卡）进行采样，从而将连续的电压信号转换为计算机能够处理的数字信号。目前多媒体计算机已经非常普及，声卡、音箱、话筒等已是个人计算机的基本设备。其中声卡是计算机对语音信进行加工的重要部件，它具有对信号滤波、放大、A/D和D/A转换等功能。而且，现代操作系统都附带录音软件，通过它可以驱动声卡采集语音信号并保存为语音文件。对于现场环境不好，或者空间受到限制，特别是对于许多专用设备，目前广泛采用基于单片机、DSP芯片的语音信号采集与处理系统。2、语音信号预处理语音信号号在采集后首先要进行滤波、A/D变换，预加重（Preemphasis)和端点检测等预处理，然后才能进入识别、合成、增强等实际应用。滤波的目的有两个:一是抑制输入信号中频率超出//2的所有分量（/：为采样频率），以防止混叠干扰;二是抑制50Hz的电源工频干扰。因此，滤波器应该是一个带通滤波器。A/D变换是将语音模拟信号转换为数字信号。A/D变换中要对信号进行量化，量化后的信号值与原信号值之间的差值为量化误差，又称为量化噪声。预加重处理的目的是提升高频部分，使信号的频谱变得平坦，保持在低频到高频的整个频带中，能用同样的信噪比求频谱，便于频谱分析。端点检测是从包含语音的一段信号中确定出语音的起点和终点。有效的端点检测不仅能减少处理时间，而且能排除无声段的噪声干扰。目前主要有两类方法：时域特征方法和频域特征方法。时域特征方法是利用语音音量和过零率进行端点检测，计算量小,但对气音会造成误判，不同的音量计算也会造成检测结果不同。频域特征方法是用声音的频谱的变异和熵的检测进行语音检测，计算量较大。3、语音信号的特征参数提取人说话的频率在10kHz以下。根据香农采样定理，为了使语音信号的采样数据中包含所需单词的信息，计算机的采样频率应是需要记录的语音信号中包含的最高语音频率的两倍以上。一般将信号分割成若干块,信号的每个块称为帧，为了保证可能落在帧边缘的重要信息不会丢失，应该使帧有重叠。例如，当使用20kH的采样面率时，标准的一帧为10ms,包含200个采样值。话筒等语音输入设备可以采集到声波波形，虽然这些声音的波形包含了所需单词的信息，但用肉眼观察这些波形却得不到多少信息因此，需要从采样数据中抽取那些能够帮助辨别单词的特征信息。在语音识别中，常用线性预测编码技术抽取语音特征。线性预测编码的基本思想是:语音信号采样点之间存在相关性，可用过去的若干采样点的线性组合预测当前和将来的采样点值。线性预测系数埽以通过使预测信号和实际信号之间的均方误差最小来唯一确定。语音线性预测系数作为语音信号的一种特征参数，已经广泛应用于语音处理各个领域。4、向置量化向量量化（Vector Quantization,VQ）技术是20世纪W年代后期发展起来的一种数据压缩和编码技术。经过向量量化的特征向量也可以作为后面隐马尔可夫模型中的输入观察符号。在标量量化中整个动态范围被分成若干个小区间，每个小区间有一个代表值，对于一个输入的标量信号，量化时落入小区间的值就用这个代表值>[戈替。因为这时的信号量是一维的标量，所以称为标量量化。向量量化的概念是用线性空间的观点，把标量改为一维的向量，对向量进行量化。和标量量化一样，向量量化是把向量空间分成若干个小区域，每个小区域寻找一个代表向量，量化时落入小区域的向量就用这个代表向量代替。向量量化的基本原理是将若干个标量数据组成一个向量（或者是从一帧语音数据中提取的特征向量）在多维空间给予整体量化，从而可以在信息量损失较小的情况下压缩数据量。语音识别1、模板（template）匹配法在训练阶段，用户将词汇表中的每一个词依次说一遍，并且将其特征向量作为模板存入模板库。在识别阶段，将输入语音的特征向量序列，依次与模板库中的每个模板进行相似度比较，将相似度最高者作为识别结果输出。2、随机模型法随机模型法是目前语音识别研究的主流。其突出的代表是隐马尔可夫模型。语音信号在足够短的时间段上的信号特征近似于稳定，而总的过程可看成是依次相对稳定的某一特性过渡到另一特性。隐马尔可夫模型则用概率统计的方法来描述这样一种时变的过程。3、概率语法分析法这种方法是用于大长度范围的连续语音识别。语音学家通过研究不同的语音语谱图及其变化发现，虽然不同的人说同一些语音时，相应的语谱及其变化有种种差异，但是总有一些共同的特点足以使他们区别于其他语音，也即语音学家提出的“区别性特征”。另一方面，人类的语言要受词法、语法、语义等约束，人在识别语音的过程中充分应用了这些约束以及对话环境的有关信息。于是，将语音识别专家提出的“区别性特征”与来自构词、句法、语义等语用约束相互结合，就可以构成一个“自底向上”或“自顶向下”的交互作用的知识系统，不同层次的知识可以用若干规则来描述。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。1、大数据大数据，或者称之为巨量资料，指的是需要全新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。也就是说，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。大数据是AI智能化程度升级和进化的基础，拥有大数据，AI才能够不断的进行模拟演练，不断向着真正的人工智能靠拢。2、计算机视觉计算机视觉顾名思义，就是让计算机具备像人眼一样观察和识别的能力，更进一步的说，就是指用摄像机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。3、语音识别语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高新技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别是人机交互的基础，主要解决让机器听清楚人说什么的难题。人工智能目前落地最成功的就是语音识别技术。

清华近几年的科研成果：“墨子号”量子卫星、无人机飞行控制系统、利用CRISPR-Cas9技术改善视力、高速无人驾驶车辆、语音识别技术。1、“墨子号”量子卫星：2016年，清华大学参与研制的“墨子号”量子卫星成功发射，成为世界上第一颗量子卫星。这一研究成果标志着中国在量子通信领域的领先地位。2、无人机飞行控制系统：2017年，清华大学研发了一款全新的无人机飞行控制系统，该系统可实现超低高度、超高速的飞行，大幅提升了无人机的控制精度和灵活性。3、利用CRISPR-Cas9技术改善视力：2017年，清华大学的光学和基因组学专家合作利用CRISPR-Cas9技术成功恢复了小鼠基因组中与小眼球、劣视力以及其他视网膜表现相关的突变，并在视力测试中获得了显著成效。4、高速无人驾驶车辆：2019年，清华大学研发出一款高速无人驾驶车辆，该车辆可实现高速公路上自主驾驶，同时具备智能感知和自主决策的能力，提升了自动驾驶技术。5、语音识别技术：2020年，清华大学的语音识别技术在国际语音识别评测（ISCA）中获得业界最优秀的性能，打破了识别错误率的纪录。该技术将为语音助手和自然语言处理等领域的应用提供更为准确和全面的支持。清华大学清华大学是位于北京市海淀区清华园的一所综合性全国重点大学，是中国最著名的高等学府之一。清华大学拥有珍贵的图书、手稿和文物，还有优秀的科研人才，许多著名的科学家、教授和一流的人才都曾毕业于清华大学。经过不断的发展，清华大学已成为享誉世界的一流大学，被认为是中国知名大学之一。

目前，主流的大词汇量语音识别系统多采用统计模式识别技术。典型的基于统计模式识别方法的 语音识别系统由以下几个基本模块所构成信号处理及特征提取模块。该模块的主要任务是从输入信号中提取特征，供声学模型处理。同时，它一般也包括了一些信号处理技术，以尽可能降低环境噪声、信道、说话人等因素对特征造成的影响。 统计声学模型。典型系统多采用基于一阶隐马尔科夫模型进行建模。 发音词典。发音词典包含系统所能处理的词汇集及其发音。发音词典实际提供了声学模型建模单元与语言模型建模单元间的映射。 语言模型。语言模型对系统所针对的语言进行建模。理论上，包括正则语言，上下文无关文法在内的各种语言模型都可以作为语言模型，但目前各种系统普遍采用的还是基于统计的N元文法及其变体。 解码器。解码器是语音识别系统的核心之一，其任务是对输入的信号，根据声学、语言模型及词典，寻找能够以最大概率输出该信号的词串。 从数学角度可以更加清楚的了解上述模块之间的关系。首先，统计语音识别的最基本问题是，给定输入信号或特征序列，符号集（词典），求解符号串使得：W = argmaxP(W | O) 通过贝叶斯公式，上式可以改写为由于对于确定的输入串O，P(O)是确定的，因此省略它并不会影响上式的最终结果，因此，一般来说语音识别所讨论的问题可以用下面的公式来表示，可以将它称为语音识别的基本公式。 W = argmaxP(O | W)P(W)从这个角度来看，信号处理模块提供了对输入信号的预处理，也就是说，提供了从采集的语音信号(记为S)到 特征序列O的映射。而声学模型本身定义了一些更具推广性的声学建模单元，并且提供了在给定输入特征下，估计P(O | uk)的方法。为了将声学模型建模单元串映射到符号集，就需要发音词典发挥作用。它实际上定义了映射的映射。为了表示方便，也可以定义一个由到U的全集的笛卡尔积，而发音词典则是这个笛卡尔积的一个子集。并且有：最后，语言模型则提供了P(W)。这样，基本公式就可以更加具体的写成：对于解码器来说，就是要在由,,ui以及时间标度t张成的搜索空间中，找到上式所指明的W。语音识别是一门交叉学科，语音识别正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够甩掉键盘，通过语音命令进行操作。语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。

在互联网时代，人们对于个人信息的保护越来越关注。而在日常使用App的过程中，很多人都有被偷听的担忧。特别是在和朋友聚会、谈论一些敏感话题后，打开手机App就发现推荐的内容与聊天内容不谋而合，这种体验让人感到非常不安。那么，App真的会偷听我们的日常内容吗？这个问题不仅仅是一个技术问题，更关乎人们的个人隐私和安全。本文将对这个问题进行深度分析和解答。一、App会偷听我们的日常内容吗？1.1 偷听技术的存在首先，我们需要承认一点，偷听技术的确存在。通过利用手机的麦克风，一些App可以在用户不知情的情况下监控并记录用户的语音。这些App通过分析用户的语音内容，来推荐更加个性化的内容和广告。这种技术被称为“听诊技术”或“语音识别技术”。1.2 一些App确实存在偷听行为此外，有一些App确实存在偷听行为。比如，2019年曝出的“猎豹清理大师”就被指控在用户不知情的情况下收集用户的个人信息，并将其发送到服务器上。这些信息包括用户的通讯录、短信、位置等敏感信息。这种行为不仅侵犯了用户的个人隐私，还存在安全风险。1.3 大多数App并不会偷听然而，需要指出的是，大多数App并不会偷听用户的日常内容。这是因为，一方面，偷听技术需要耗费大量的资源和技术实力，仅靠单一的App开发者很难实现；另一方面，偷听行为一旦被曝光，就会对App的声誉和用户信任造成极大的负面影响，对于商业公司而言是得不偿失的。因此，即使有些App存在偷听行为，大多数App仍然是安全的，不会偷听用户的日常内容。二、为什么App会推荐与日常聊天相关的内容？2.1 用户行为分析首先，我们需要了解的是，App推荐内容的基础是用户行为分析。在用户使用App的过程中，App会通过记录用户的行为和偏好，来为用户推荐个性化的内容和服务。这个过程需要收集用户的个人信息，但这些信息都是用户自愿提供的，并且在隐私政策中有明确的说明。2.2 自然语言处理技术其次，为了能够更好地理解用户的行为和需求，一些App采用了自然语言处理技术。这种技术可以分析用户的语言特征和语言模式，从而更好地理解用户的行为和需求。比如，当用户在聊天中提到“旅游”、“美食”等关键词时，App就会根据这些关键词为用户推荐相关的内容和服务。2.3 社交网络分析此外，一些App还采用了社交网络分析技术。这种技术可以分析用户的社交关系，从而更好地了解用户的兴趣和需求。比如，当用户的好友圈中经常讨论电影、音乐等话题时，App就会根据这些信息为用户推荐相关的内容和服务。三、如何保护个人隐私？3.1 了解隐私政策在使用App的过程中，我们需要了解隐私政策。隐私政策是App制定的关于个人信息收集、使用和管理的规则，用户在使用App前需要仔细阅读并确认。如果隐私政策存在漏洞或者违法行为，用户可以通过投诉和举报的方式来维护自己的合法权益。3.2 权限管理另外，我们需要注意权限管理。当我们安装一个App时，App会向我们请求一些权限，比如访问相机、麦克风、位置等。我们需要根据自己的需求和安全意识来对这些权限进行管理。如果一个App请求过多的权限，或者没有必要的权限，我们可以选择拒绝或卸载这个App。3.3 使用安全App最后，我们需要使用安全App。安全App是指在用户个人信息保护、安全性、稳定性、功能性等方面都得到了保证的App。我们可以通过下载官方渠道的App、查看用户评价和安全认证等方式来选择安全App。结语：在互联网时代，个人隐私和安全越来越受到人们的关注。在使用App的过程中，我们需要了解App的隐私政策、权限管理和安全性等方面，保护自己的个人信息和权益。同时，我们也需要科学理性地对待偷听技术和推荐算法，不要盲目恐慌和否定，而是通过理性思考和行动来保护自己的合法权益。

语音识别技术的应用主要有以下两个方面。一是用于人机交流。目前这方面应用的呼声很高,因为使用键盘、鼠标与电子计算机进行交流的这种方式,使许多非专业人员,特别是不懂英语或不熟悉汉语拼音的人被拒之于门外,影响到电子计算机的进一步普及。语音识别技术的采用,改变了人与计算机的互动模式,人们只需动动口,就能打开或关闭程序,改变工作界面。这种使电脑人性化的结果是使人的双手得到解放,使每个人都能操作和应用计算机。电话仍是目前使用最为普遍的通信工具,通过电话与语音识别系统的协同工作,可以实现语音拨号、电话购物以及通过电话办理银行业务、炒股、上网检索信息或处理电子件等。不久,能按主人口令接通电话、打开收音机,以及通过声纹识别来者身份的安全系统也将获得应用。 可参考中电网百科词条：语音识别技术，里面有介绍语音识别技术的应用，部分组成和定义

一个完整的基于统计的语音识别系统可大致分为三部分：(1)语音信号预处理与特征提取;(2)声学模型与模式匹配;(3)语言模型与语言处理、语音信号预处理与特征提取选择识别单元是语音识别研究的第一步。语音识别单元有单词（句）、音节和音素三种，具体选择哪一种，由具体的研究任务决定。单词（句）单元广泛应用于中小词汇语音识别系统，但不适合大词汇系统，原因在于模型库太庞大，训练模型任务繁重，模型匹配算法复杂，难以满足实时性要求。音节单元多见于汉语语音识别，主要因为汉语是单音节结构的语言，而英语是多音节，并且汉语虽然有大约1300个音节，但若不考虑声调，约有408个无调音节，数量相对较少。因此，对于中、大词汇量汉语语音识别系统来说，以音节为识别单元基本是可行的。音素单元以前多见于英语语音识别的研究中，但目前中、大词汇量汉语语音识别系统也在越来越多地采用。原因在于汉语音节仅由声母（包括零声母有22个）和韵母（共有28个）构成，且声韵母声学特性相差很大。实际应用中常把声母依后续韵母的不同而构成细化声母，这样虽然增加了模型数目，但提高了易混淆音节的区分能力。由于协同发音的影响，音素单元不稳定，所以如何获得稳定的音素单元，还有待研究。语音识别一个根本的问题是合理的选用特征。特征参数提取的目的是对语音信号进行分析处理，去掉与语音识别无关的冗余信息，获得影响语音识别的重要信息，同时对语音信号进行压缩。在实际应用中，语音信号的压缩率介于10-100之间。语音信号包含了大量各种不同的信息，提取哪些信息，用哪种方式提取，需要综合考虑各方面的因素，如成本，性能，响应时间，计算量等。非特定人语音识别系统一般侧重提取反映语义的特征参数，尽量去除说话人的个人信息；而特定人语音识别系统则希望在提取反映语义的特征参数的同时，尽量也包含说话人的个人信息。线性预测（LP）分析技术是目前应用广泛的特征参数提取技术，许多成功的应用系统都采用基于LP技术提取的倒谱参数。但线性预测模型是纯数学模型，没有考虑人类听觉系统对语音的处理特点。Mel参数和基于感知线性预测（PLP）分析提取的感知线性预测倒谱，在一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点，应用了人耳听觉感知方面的一些研究成果。实验证明，采用这种技术，语音识别系统的性能有一定提高。从目前使用的情况来看，梅尔刻度式倒频谱参数已逐渐取代原本常用的线性预测编码导出的倒频谱参数，原因是它考虑了人类发声与接收声音的特性，具有更好的鲁棒性（Robustness）。也有研究者尝试把小波分析技术应用于特征提取，但目前性能难以与上述技术相比，有待进一步研究。 声学模型通常是将获取的语音特征使用训练算法进行训练后产生。在识别时将输入的语音特征同声学模型（模式）进行匹配与比较，得到最佳的识别结果。声学模型是识别系统的底层模型，并且是语音识别系统中最关键的一部分。声学模型的目的是提供一种有效的方法计算语音的特征矢量序列和每个发音模板之间的距离。声学模型的设计和语言发音特点密切相关。声学模型单元大小（字发音模型、半音节模型或音素模型）对语音训练数据量大小、系统识别率，以及灵活性有较大的影响。必须根据不同语言的特点、识别系统词汇量的大小决定识别单元的大小。以汉语为例：汉语按音素的发音特征分类分为辅音、单元音、复元音、复鼻尾音四种，按音节结构分类为声母和韵母。并且由音素构成声母或韵母。有时，将含有声调的韵母称为调母。由单个调母或由声母与调母拼音成为音节。汉语的一个音节就是汉语一个字的音，即音节字。由音节字构成词，最后再由词构成句子。汉语声母共有22个，其中包括零声母，韵母共有38个。按音素分类，汉语辅音共有22个，单元音13个，复元音13个，复鼻尾音16个。目前常用的声学模型基元为声韵母、音节或词，根据实现目的不同来选取不同的基元。汉语加上语气词共有412个音节，包括轻音字，共有1282个有调音节字，所以当在小词汇表孤立词语音识别时常选用词作为基元，在大词汇表语音识别时常采用音节或声韵母建模，而在连续语音识别时，由于协同发音的影响，常采用声韵母建模。基于统计的语音识别模型常用的就是HMM模型λ(N,M,π,A,B)，涉及到HMM模型的相关理论包括模型的结构选取、模型的初始化、模型参数的重估以及相应的识别算法等。 语言模型包括由识别语音命令构成的语法网络或由统计方法构成的语言模型，语言处理可以进行语法、语义分析。语言模型对中、大词汇量的语音识别系统特别重要。当分类发生错误时可以根据语言学模型、语法结构、语义学进行判断纠正，特别是一些同音字则必须通过上下文结构才能确定词义。语言学理论包括语义结构、语法规则、语言的数学描述模型等有关方面。目前比较成功的语言模型通常是采用统计语法的语言模型与基于规则语法结构命令语言模型。语法结构可以限定不同词之间的相互连接关系，减少了识别系统的搜索空间，这有利于提高系统的识别。

清华近几年的科研成果：“墨子号”量子卫星、无人机飞行控制系统、利用CRISPR-Cas9技术改善视力、高速无人驾驶车辆、语音识别技术。1、“墨子号”量子卫星：2016年，清华大学参与研制的“墨子号”量子卫星成功发射，成为世界上第一颗量子卫星。这一研究成果标志着中国在量子通信领域的领先地位。2、无人机飞行控制系统：2017年，清华大学研发了一款全新的无人机飞行控制系统，该系统可实现超低高度、超高速的飞行，大幅提升了无人机的控制精度和灵活性。3、利用CRISPR-Cas9技术改善视力：2017年，清华大学的光学和基因组学专家合作利用CRISPR-Cas9技术成功恢复了小鼠基因组中与小眼球、劣视力以及其他视网膜表现相关的突变，并在视力测试中获得了显著成效。4、高速无人驾驶车辆：2019年，清华大学研发出一款高速无人驾驶车辆，该车辆可实现高速公路上自主驾驶，同时具备智能感知和自主决策的能力，提升了自动驾驶技术。5、语音识别技术：2020年，清华大学的语音识别技术在国际语音识别评测（ISCA）中获得业界最优秀的性能，打破了识别错误率的纪录。该技术将为语音助手和自然语言处理等领域的应用提供更为准确和全面的支持。清华大学清华大学是位于北京市海淀区清华园的一所综合性全国重点大学，是中国最著名的高等学府之一。清华大学拥有珍贵的图书、手稿和文物，还有优秀的科研人才，许多著名的科学家、教授和一流的人才都曾毕业于清华大学。经过不断的发展，清华大学已成为享誉世界的一流大学，被认为是中国知名大学之一。

人工智能不包括：虚拟现实技术，广泛外延。人工智能的基础理论科学包括计算机科学、逻辑学、生物学、心理学及哲学等众多学科，人工智能技术核心具体包括：1、计算机视觉人们认识世界,91%是通过视觉来实现。同样,计算机视觉的最终目标就是让计算机能够像人一样通过视觉来认识和了解世界,它主要是通过算法对图像进行识别分析,目前计算机视觉最广泛的应用是人脸识别和图像识别。相关技术具体包括图像分类、目标跟踪、语义分割。2、机器学习机器学习的基本思想是通过计算机对数据的学习来提升自身性能的算法。机器学习中需要解决的最重要的4类问题是预测、聚类、分类和降维。机器学习按照学习方法分类可分为:监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。3、自然语言处理自然语言处理是指计算机拥有识别理解人类文本语言的能力,是计算机科学与人类语言学的交叉学科。自然语言是人与动物之间的最大区别,人类的思维建立在语言之上,所以自然语言处理也就代表了人工智能的最终目标。机器若想实现真正的智能自然语言处理是必不可少的一环。自然语言处理分为语法语义分析、信息抽取、文本挖掘、信息检索、机器翻译、问答系统和对话系统7个方向。自然语言处理主要有5类技术,分别是分类、匹配、翻译、结构预测及序列决策过程。4、语音识别现在人类对机器的运用已经到了一个极高的状态,所以人们对于机器运用的便捷化也有了依赖。采用语言支配机器的方式是一种十分便捷的形式。语音识别技术是将人类的语音输入转换为一种机器可以理解的语言,或者转换为自然语言的一种过程。

语音，一般根据你输入法的设定，那就是你把普通的输入法改成了繁体，在输入法中改回来就行 语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。 语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。 语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情。中国物联网校企联盟形象得把语音识别比做为“机器的听觉系统”。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。　语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别技术车联网也得到了充分的引用，例如在翼卡车联网中，只需按一键通客服人员口述即可设置目的地直接导航，安全、便捷。

离线语音方案的特点：1、在本地进行语音识别；2、不需要网络，不需要安装APP；3、响应速度快（0.2秒以下）；4、体积小，成本低；5、对语音命令词的长度和条数有一定的限制；6、不支持语义理解识别；7、不需要后台服务器，售后服务简单；在线语音方案的特点：1、在云端通过语音搜索引擎进行语音识别；2、需要网络才能工作；3、响应速度一般要2~5秒；4、体积比较大，成本比较高；5、对语音命令词的长度和条数没有限制；6、可支持语义理解识别；7、需要后台服务器，有大量的售后服务工作。轻生活科技推出了离线语音识别相关的技术产品——离线语音识别模块QLIFE-ASR06PM和QLIFE-ASR01M 。轻生活科技的离线语音识别模块具有离线声纹识别、背景降噪、回声消除等特点。该系列模块主要针对电子电器、照明、电工等智能家居类行业厂商，为其提供：低成本、无风险、快速实现智能化产品升级的一站式服务。

近几年来，特别是2009年以来，借助机器学习领域深度学习研究的发展，以及大数据语料的积累，语音识别技术得到突飞猛进的发展。1、技术新发展1）将机器学习领域深度学习研究引入到语音识别声学模型训练，使用带RBM预训练的多层神经网络，极大提高了声学模型的准确率。在此方面，微软公司的研究人员率先取得了突破性进展，他们使用深层神经网络模型（DNN）后，语音识别错误率降低了30%，是近20年来语音识别技术方面最快的进步。2）目前大多主流的语音识别解码器已经采用基于有限状态机（WFST）的解码网络，该解码网络可以把语言模型、词典和声学共享音字集统一集成为一个大的解码网络，大大提高了解码的速度，为语音识别的实时应用提供了基础。3）随着互联网的快速发展，以及手机等移动终端的普及应用，目前可以从多个渠道获取大量文本或语音方面的语料，这为语音识别中的语言模型和声学模型的训练提供了丰富的资源，使得构建通用大规模语言模型和声学模型成为可能。在语音识别中，训练数据的匹配和丰富性是推动系统性能提升的最重要因素之一，但是语料的标注和分析需要长期的积累和沉淀，随着大数据时代的来临，大规模语料资源的积累将提到战略高度。2、技术新应用近期，语音识别在移动终端上的应用最为火热，语音对话机器人、语音助手、互动工具等层出不穷，许多互联网公司纷纷投入人力、物力和财力展开此方面的研究和应用，目的是通过语音交互的新颖和便利模式迅速占领客户群。目前，国外的应用一直以苹果的siri为龙头。而国内方面，科大讯飞、云知声、盛大、捷通华声、搜狗语音助手、紫冬口译、百度语音等系统都采用了最新的语音识别技术，市面上其他相关的产品也直接或间接嵌入了类似的技术。

语音识别系统是一种模式识别系统，包括特征提取、模式匹配、参考模式库等三个基本单元。未知语音经过话筒变换成电信号后加在识别系统的输入端，首先经过预处理，再根据人的语音特点建立语音模型，对输入的语音信号进行分析，并抽取所需的特征，在此基础上建立语音识别所需的模板。然后根据此模板的定义，通过查表就可以给出计算机的识别结果。显然，这种最优的结果与特征的选择、语音模型的好坏、模板是否准确都有直接的关系。语音识别系统构建过程整体上包括两大部分：训练和识别。训练通常是离线完成的，对预先收集好的海量语音、语言数据库进行信号处理和知识挖掘，获取语音识别系统所需要的“声学模型”和“语言模型”;而识别过程通常是在线完成的，对用户实时的语音进行自动识别。识别过程通常又可以分为“前端”和“后端”两大模块：“前端”模块主要的作用是进行端点检测(去除多余的静音和非说话声)、降噪、特征提取等;“后端”模块的作用是利用训练好的“声学模型”和“语言模型”对用户说话的特征向量进行统计模式识别，得到其包含的文字信息，此外，后端模块还存在一个“自适应”的反馈模块，可以对用户的语音进行自学习，从而对“声学模型”和“语音模型”进行必要的“校正”，进一步提高识别的准确率。自动语音识别技术有三个基本原理：首先语音信号中的语言信息是按照短时幅度谱的时间变化模式来编码;其次语音是可以阅读的，即它的声学信号可以在不考虑说话人试图传达的信息内容的情况下用数十个具有区别性的、离散的符号来表示;第三语音交互是一个认知过程，因而不能与语言的语法、语义和语用结构分开来。

讯飞和百度

人工智能行业主要上市公司：目前国内人工智能行业的上市公司主要有百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。本文核心数据：人工智能技术层重点分类,计算机视觉发展历程,计算机视觉市场规模,语音识别发展历程,语音识别市场规模1、 机器视觉和语音识别是主要市场技术层是基于基础理论和数据之上，面向细分应用开发的技术。中游技术类企业具有技术生态圈、资金和人才三重壁垒，是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。该层面包括算法理论(机器学习)、平台框架和应用技术(计算机视觉、语音识别、自然语言处理)。众多国际科技巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来，我国技术层围统垂直领城重点研发，在计算机视觉、语音识别等领城技术成熟，国内头部企业脱颗而出，竞争优势明显。2、计算机视觉发展历经三大理念，规模突破400亿元1982年马尔(David Marr)《视觉》(Marr，1982)一书的问世，标志着计算机视觉成为了一门独立学科。计算机视觉的研究内容，大体可以分为物体视觉(object vision)和空间视觉(spatial vision)二大部分。物体视觉在于对物体进行精细分类和鉴别，而空间视觉在于确定物体的位置和形状，为“动作(action)”服务。正像著名的认知心理学家JJ.Gibson所言，视觉的主要功能在于“适应外界环境，控制自身运动”。适应外界环境和控制自身运动，是生物生存的需求，这些功能的实现需要靠物体视觉和空间视觉协调完成。计算机视觉近40年的发展中，尽管人们提出了大量的理论和方法，但总体上说，计算机视觉经历了三个主要历程。即：马尔计算视觉、多视几何与分层三维重建和基于学习的视觉。国际市场研究机构Research And Markets发布的最新报告显示，2019年全球计算机视觉市场规模为46.433亿美元，预计到2027年将达到950.805亿美元，从2020年到2027年，预计年复合增长率为46.9%。3、语音识别发展科追溯到1956年语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代。在1952年，AT&T贝尔研究所的Davis，Biddulph和Balashek研究成功了世界上第一个语音识别系统Audry系统，可以识别10个英文数字发音。这个系统识别的是一个人说出的孤立数字，并且很大程度上依赖于每个数字中的元音的共振峰的测量。1956年，在RCA实验室，Olson和Belar研制了可以识别一个说话人的10个单音节的系统，它同样依赖于元音带的谱的测量。到21世纪之后，深度学习技术极大的促进了语音识别技术的进步，识别精度大大提高，应用得到广泛发展。目前，语音识别技术已逐渐被应用于工业、通信、商务、家电、医疗、汽车电子以及家庭服务等各个领域。例如，现今流行的手机语音助手，就是将语音识别技术应用到智能手机中，能够实现人与手机的智能对话功能。其中包括美国苹果公司的Siri语音助手，智能360语音助手，百度语音助手等。随着语音技术和自然语言理解技术的快速进步，AI语音语义技术已在智能翻译、智能医疗、智能汽车、智能客服、互联网语音审核等多个领域实现场景应用。疫情之后不仅是工业领域，政务服务领域的语音机器人、传统行业企业的语音机器人也将有较高的市场增长空间。另外，NLP、AI数字员工、RPA的发展，一定程度上也将重塑AI应用场景。2018年，全球智能语音市场仍呈现快速增长趋势，市场规模为142.1亿美元，根据预测到2024年全球智能语音市场规模将达到215亿美元，其中智慧医疗健康、智慧金融以及各类智能终端智能语音技术需求将成为主要的驱动因素。4、美国AI高层次学者数量大幅领先AI高层次学者是指入选AI 2000榜单的2000位人才，由于存在同一学者入选不同领域的现象，经过去重处理后，AI高层次学者共计1833位。从国家角度看AI高层次学者分布，美国A1高层次学者的数量最多，有1244人次，占比62.2%，超过总人数的一半以上，且是第二位国家数量的6倍以上。中国排在美国之后，位列第二，有196人次，占比9.8%。德国位列第三，是欧洲学者数量最多的国家;其余国家的学者数量均在100人次以下。以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

首先是Take the Fourier transform of (a windowed excerpt of) a signal.这个其实说了两件事：一是把语音信号分帧，二是对每帧做傅里叶变换。要分帧是因为语音信号是快速变化的，而傅里叶变换适用于分析平稳的信号。在语音识别中，一般把帧长取为20~50ms，这样一帧内既有足够多的周期，又不会变化太剧烈。每帧信号通常要与一个平滑的窗函数相乘，让帧两端平滑地衰减到零，这样可以降低傅里叶变换后旁瓣的强度，取得更高质量的频谱。帧和帧之间的时间差（称为“帧移”）常常取为10ms，这样帧与帧之间会有重叠，否则，由于帧与帧连接处的信号会因为加窗而被弱化，这部分的信息就丢失了。傅里叶变换是逐帧进行的，为的是取得每一帧的频谱。一般只保留幅度谱，丢弃相位谱。Map the powers of the spectrum obtained above onto the mel scale, using triangular overlapping windows.这一步做的事情，是把频谱与下图中每个三角形相乘并积分，求出频谱在每一个三角形下的能量。一般有以下几个效果：傅里叶变换得到的序列很长（一般为几百到几千个点），把它变换成每个三角形下的能量，可以减少数据量（一般取40个三角形）；频谱有包络和精细结构，分别对应音色与音高。然后是Take the logs of the powers at each of the mel frequencies.总结以上就把一帧语音信号用一个12~20维向量简洁地表示了出来；一整段语音信号，就被表示为这种向量的一个序列。语音识别中下面要做的事情，就是对这些向量及它们的序列进行建模了。

MCU平台的语音识别技术从应用角度上通常分为2类：一类是特定人语音识别，一类是非特定人语音识别。特定人语音识别技术是针对一个特定的人的识别技术，简单说就是只识别一个人的声音，不适用于更广泛的群体；而非特定人识别技术恰恰相反，可以满足不同人的语音识别要求，适合广泛人群应用。 非特定人语音识别的应用模式是在产品定型前按照确定的十几个语音交互词条，采集200人左右的声音样本，经过工程师的PC算法处理得到交互词条的语音模型和特征数据库，然后烧录到芯片上。而基于音素算法的应用模式不需要采集很多人的声音样本，就可以做交互识别，但缺点是识别率不高，识别性能不稳定。 嵌入式非特定人语音识别系统具有体积小、可靠性高、功耗低、价格低、易于商品化等特点，应用于智能玩具领域技术已经非常成熟。嵌入式非特定人语音识别芯片SR160X是一个完整的语音识别系统，除了语音识别外还具备语音提示、语音回放、高压缩率高品质放音、录音、温度检测、时钟、闹钟及红外操控等功能。嵌入式非特定人语音识别系统的特点使得其应用领域十分广泛，可以做玩具、礼品、学习机、贺卡等消费类电子产品控制。

怎么让ai读一段话如何使用AI旁白打开应用商店，输入“剪映”下载后安装。打开剪映，点击开始创作。选择一个图片或视频，点击添加。点击文字，点击新建文本，输入文字。再点击文本朗读，选择你想要的声音即可。要让AI知道你说的话，最常用和有效的方法是使用语音识别技术。具体来说，可以使用智能语音助手、语音识别软件、语音输入设备等，将所说的话转化为数据信息，供AI进行处理和响应。AI可以通过语音识别和文本转语音技术来模仿人的说话。AI可以先将人的话识别出来，然后使用文本转语音技术将文本转化为声音，最终以人的声音将话语说出来。一般的AI都是有学习功能的。他可以通过你说的话，然后复刻出来。之后会把这句话存入自己的库里面。这样的话，慢慢的他就学会了所有的话。你学会了所有的字。AI就会说话了。可以设置语速。如果你觉得默认设置下，配音语速略慢，可以调节底部的声音设置和语音速度。有趣的是，当语调为1时，配音效果和蜡笔小新贼像。语音导览系统有哪些？语音导览设备主要应用在旅游观光，特别是博物馆、展览馆、美术宫、旅游景区等的地方的解说。通常，这种语音导览设备也分几种方式，它们各有自己的优劣势和适用地方。如有需要，可因地制宜，选择适合自己的语音导览设备。地图导览运用景区导览系统，景区就可以制定更精确、更精美的高清地图，对比普通的地图软件，提供的地图信息也更丰富，关键的地方也获得更详细的展现。在展现景区风貌的同时，提高了景区吸引力。名字是整体化智能语音讲解器博物馆导览系统。华为的人工智能录两个人的语音吗不可以。华为人工智能也叫智慧语音助手，其功能如下：语音智慧助手升级为融合多种服务的综合智慧助手，提供与你生活密切相关的场景化服务和个性化内容。华为语音是不可以唤醒两个人的声音。华为手机的语音唤醒是有声纹识别的，当机主的声音录入系统后，语音助手就认定了主人的声音信息。当机主发出语音，语音助手识别出主人后，会做出回应的。目前，华为手机人工智能只能识别一个人的声音，但是可以通过设置来改变这一点。AI智能音箱肯定只要用语音控制就好了，那首次使用还是得先来一次声纹训练，让音箱记住你的声音。按照提示在不同的位置对着音箱说话，最后绑定下个人的华为账号即可。该答案适用于小米、华为、三星等大部分品牌的手机型号。以苹果系统为例，手机录屏同时录制内外音的方法，具体如下：打开iPhone手机的“设置”，同时向下滑，找到“控制中心”并打开。有的，开启步骤如下：依次找到并且打开华为手机的【设置】。然后进入新的界面，点击【智能辅助】。然后进入新的界面，点击【语音控制】功能。ai朗读和离线朗读的区别1、ai朗读是就是自动朗读，可以结合人的语气进行舒适性的阅读。目前，其AI朗读技术逐渐成熟，音色选择多，丰富流畅。AI人工智能：人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。2、番茄小说的朗读ai是一种语音识别技术。根据查询相关公开信息显示为，番茄小说朗读AI是一种语音识别技术，它可以自动将番茄小说的文本内容转换成有声的文本，以便更深入地理解作品的内容。3、可以选择“声音”。“声音”分为两大类：离线朗读和高品质朗读。其中，离线朗读就是各种电子合成音，例如男声、女声、粤语、四川话等。高品质朗读，就是在线朗读。显然，在线朗读引擎更先进，更像真人发声。4、它可以进行PDF、Word以及TXT等文档的上传和朗读，还支持传图和网页朗读。5、智能AI系统可以朗读或者读出语音来表达或者做出相应的反应，使用者可以针对不同场景朗读不同的语音来表达内容，也可以采用一些语音识别技术中的特定关键词，来收录和记录用户想要输入的信息。6、在线与离线语音是一样的。在线语音是通过本地与云端的传输由云端数据库计算后返回本地并播报在线语音。而离线语音是语音数据包下载到手机，通过本地手机计算的方式播报语音。番茄小说的朗读ai是什么目前，茄子小说语音朗读使用的是腾讯AI引擎。腾讯AI引擎是一种智能语音技术，可以将文字转换为语音，以提供更加自然的语音朗读体验。番茄小说真人意思是在番茄小说app中听真人讲书。根据查询相关资料显示番茄小说app中不是是所有小说都支持真人讲书的，大部分都是AI智能朗读的，有男生和女生的选的。番茄小说AI朗读，为了让AI音色接近真人播讲的效果，在合成音质、韵律重音、语气语调等多个方向上都进行了模型探索和优化，为用户提供了高度拟人的沉浸式听书体验。ai朗读是就是自动朗读，可以结合人的语气进行舒适性的阅读。目前，其AI朗读技术逐渐成熟，音色选择多，丰富流畅。AI人工智能：人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。番茄小说中不是是所有小说都支持真人讲书的，大部分都是AI智能朗读的，有男生和女生的选的。将番茄小说App升级到最新版，在分类下面有一个“有声书”栏目，里面的都是真人朗读的。人工智能教程系列二:文字朗读文字朗读应该是简单的文字对应发音转换的输出，跟智能无关吧，硬要归类的话，个人认为可以归类到伪人工智能里面。在人工智能中，使文本从右向左阅读的步骤如下：单击左侧工具中的文本工具，将文本内容写入画布，如图所示。快影如何制作人工智能朗读，你把快赢的app下载好，然后把设置打开，里边儿有人工智能朗读的一个设置，根据那个程序就可以设置好就行。第七步、设置完成之后，文字转换的语音试听满意之后我们点击【开始转换】就可以将文字转换成语音啦。现在知道那些视频的AI语音怎么出来的了吧。能。语音识别是完成语音到文字的转换。自然语言理解是完成文字到语义的转换。语音合成是用语音方式输出用户想要的信息，用语音实现人与计算机之间的交互，主要包括语音识别、自然语言理解和语音合成。

科大讯飞待遇不错

人工智能专业和大数据专业哪个更难学是没有定论的，主要取决于同学们的实际情况，如果对人工智能方面更感兴趣，就会觉得这一专业有趣，也更好学一点，反之亦然。 人工智能难学还是大数据难学 人工智能学习的主要课程有认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程、人工智能、社会与人文、人工智能哲学基础与伦理等； 大数据专业全称为数据科学与大数据技术，学习的课程主要有数学分析，高等代数，普通物理数学与信息科学概论，数据结构，数据科学导论，程序设计导论，程序设计实践。 可以看到大数据专业学习的内容都是技术型，因为大数据专业属于计算机类的专业，所以学习的内容都跟计算机有关系；而人工智能专业学习的更多的是对人的研究，不过这并不代表人工智能专业不学习计算机知识，毕竟人工智能的制造还是需要计算机类的技术作为支撑的。 其实要比拼两个专业哪个更难学是没有什么定论的，因为这两个专业的学习的主要内容是有差别的，但是人工智能的研究还是离不开大数据的支撑，这两个专业也是相辅相成的。 人工智能和大数据介绍 人工智能专业：是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。例如：人脸识别技术，语音识别技术、基于用户兴趣的智能算法推荐技术。 大数据专业：大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。“大数据”能帮助企业找到一个个难题的答案，给企业带来前所未有的商业价值与机会。大数据同时也给企业的IT系统提出了巨大的挑战。通过不同行业的“大数据”应用状况，我们能够看到企业如何使用大数据和云计算技术，解决他们的难题，灵活、快速、高效地响应瞬息万变的市场需求。

如何在安卓手机上实现语音识别？如何在安卓手机上实现语音识别？随着科技的不断进步，语音识别技术越来越成熟，能够为人们的生活带来极大的便利。在安卓手机上实现语音识别，可以让我们不再需要手指操作手机，而是通过口述来完成各种任务。本文将介绍如何在安卓手机上实现语音识别。一、使用谷歌语音识别谷歌语音识别是一款免费的语音识别应用程序，是安卓系统自带的应用之一。用户只需要在安卓手机上打开语音助手，然后说出自己想要操作的指令，谷歌语音识别便能够实现语音识别，完成相应的操作。二、借助第三方语音应用除了谷歌语音识别，市面上还有很多优秀的第三方语音应用，例如讯飞语音，百度语音，微软小冰等等。这些应用都提供了各种语音识别的功能。用户只需要下载安装相应的应用程序，然后打开语音助手，说出自己想要操作的指令，即可完成相应的操作。三、使用语音助手许多安卓手机都配置了语音助手，比如小爱同学、天猫精灵等等。用户只需要通过手机自带的语音助手来实现语音识别。打开语音助手，然后说出自己想要操作的指令，语音助手即可完成相应的操作。四、建立自定义命令一些第三方应用，例如Tasker或IFTTT，允许用户建立自定义命令。用户只需要针对自己的需求，来构建相应的语音指令，并将这些指令与应用程序相匹配。这样用户就可以通过简单的口述完成各种操作。总之，语音识别技术的应用已经非常广泛，可以极大地提高人们的生活便利程度。只要选择一款适合自己的语音应用，在安卓手机上即可实现语音识别。

语音识别（speech recognition) 利用计算机自动对语音信号的音素、音节或词进行识别的技术总称。语音识别是实现语音自动控制的基础。语音识别起源于20世纪50年代的“口授打字机”梦想，科学家在掌握了元音的共振峰变迁问题和辅音的声学特性之后，相信从语音到文字的过程是可以用机器实现的，即可以把普通的读音转换成书写的文字。语音识别的理论研究已经有40多年，但是转入实际应用却是在数字技术、集成电路技术发展之后，现在已经取得了许多实用的成果。语音识别一般要经过以下几个步骤：①语音预处理，，包括对语音的幅度标称化、频响校正、分帧、加窗和始末端点检测等内容。②语音声学参数分析，包括对语音共振峰频率、幅度等参数，以及对语音的线性预测参数、倒谱参数等的分析。③参数标称化，主要是时间轴上的标称化，常用的方法有动态时间规整（DTW)，或动态规划方法(DP）。④模式匹配，可以采用距离准则或概率规则，也可以采用句法分类等。⑤识别判决，通过最后的判别函数给出识别的结果。语音识别可按不同的识别内容进行分类：有音素识别、音节识别、词或词组识别；也可以按词汇量分类：有小词汇量（50个词以下）、中词量（50~500个词）、大词量（500个词以上）及超大词量（几十至几万个词）。按照发音特点分类：可以分为孤立音、连接音及连续音的识别。按照对发音人的要求分类：有认人识别，即只对特定的发话人识别，和不认人识别，即不分发话人是谁都能识别。显然，最困难的语音识别是大词量、连续音和不识人同时满足的语音识别。

ASR(Automatic speech recognition)，自动语言识别，自动将语言转化成文字的过程，作用类似于人类的耳朵。 流程：输入-编码-解码-输出 语言识别输入的是声音，属于计算机无法识别的模拟信号，所以需要通过模型将其转化成数字信号，并对其中的特征进行提取，编码时，会将声音切成很小的片段，成为 帧 ，类似于视频中最小时间单位的帧。帧和帧之间会有一定的重叠。 对于得到的每一帧，按照人耳听声的特定的MCFF规则，提取其中的特征，转成 多维向量 。向量中的每一个维度可以看做是这一帧中的特征。 解码过程是将得到的向量变成文字的过程，其中用到两个模型 声学模型 和 语言模型 。声学模型是将特征向量转化成单个字母（中文的拼音声母和韵母），成为音素。语言模型是将音素拼接起来成为单词或者汉字。两种模型都需要大量的语言数据进行训练。 传统识别方式：隐马尔可夫模型（HMM） 端到端识别方式：神经网络（DNN，deep neural network） 两种识别方式主要的差异在声学模型上。 目前中文的识别率在97%以上，距离理想的99%还有很大的差距。 “远场”。下面主要说3个概念： 语音激活检测、语音唤醒、以及麦克风阵列。 1）语音激活检测（voice active detection，VAD） A）需求背景：在近场识别场景，比如使用语音输入法时，用户可以用手按着语音按键说话，结束之后松开，由于近场情况下信噪比（signal to noise ratio, SNR））比较高，信号清晰，简单算法也能做到有效可靠。 但远场识别场景下，用户不能用手接触设备，这时噪声比较大，SNR下降剧烈，必须使用VAD了。 B）定义：判断什么时候有语音什么时候没有语音（静音）。 后续的语音信号处理或是语音识别都是在VAD截取出来的有效语音片段上进行的。 2）语音唤醒 （voice trigger，VT） A）需求背景：在近场识别时，用户可以点击按钮后直接说话，但是远场识别时，需要在VAD检测到人声之后，进行语音唤醒，相当于叫这个AI（机器人）的名字，引起ta的注意，比如苹果的“Hey Siri”，Google的“OK Google”，亚马逊Echo的“Alexa”等。 B）定义：可以理解为喊名字，引起听者的注意。 VT判断是唤醒（激活）词，那后续的语音就应该进行识别了；否则，不进行识别。 C） 难点 ：语音识别，不论远场还是进场，都是在云端进行，但是语音唤醒基本是在（设备）本地进行的，要求更高—— C.1）唤醒响应时间。据傅盛说，世界上所有的音箱，除了Echo和他们做的小雅智能音箱能达到1.5秒之外，其他的都在3秒以上。 C.2）功耗要低。iphone 4s出现Siri，但直到iphone 6s之后才允许不接电源的情况下直接喊“hey Siri”进行语音唤醒。这是因为有6s上有一颗专门进行语音激活的低功耗芯片，当然算法和硬件要进行配合，算法也要进行优化。 C.3）唤醒效果。喊它的时候它不答应这叫做漏报，没喊它的时候它跳出来讲话叫做误报。漏报和误报这2个指标，是此消彼长的，比如，如果唤醒词的字数很长，当然误报少，但是漏报会多；如果唤醒词的字数很短，漏报少了，但误报会多，特别如果大半夜的突然唱歌或讲故事，会特别吓人的…… C.4）唤醒词。技术上要求，一般最少3个音节。比如“OK google”和“Alexa”有四个音节，“hey Siri”有三个音节；国内的智能音箱，比如小雅，唤醒词是“小雅小雅”，而不能用“小雅”。 注：一般产品经理或行业交流时，直接说汉语“语音唤醒”，而英文缩写“VT”，技术人员可能用得多些。 3）麦克风阵列（Microphone Array） A）需求背景：在会议室、户外、商场等各种复杂环境下，会有噪音、混响、人声干扰、回声等各种问题。特别是远场环境，要求拾音麦克风的灵敏度高，这样才能在较远的距离下获得有效的音频振幅，同时近场环境下又不能爆音（振幅超过最大量化精度）。另外，家庭环境中的墙壁反射形成的混响对语音质量也有不可忽视的影响。 B）定义：由一定数目的声学传感器（一般是麦克风）组成，用来对声场的空间特性进行采样并处理的系统。 c）云端为主。 比如地图功能，由于POI（Point of Interest，兴趣点，指地理位置数据）数据量太大，直接到云端搜索可能更方便（除非是“家”、“公司”等个性化场景）。比如，用户说“从武汉火车站到东福”，可以被纠正为“从武汉火车站到东湖”。 各家公司在宣传时，会说语音识别率达到了97%，甚至98%，但那一般是需要用户在安静环境下，近距离、慢慢的、认真清晰发音；而在一些实际场景，很可能还不够好的，比如—— 1、比如在大家都认为相对容易做的翻译场景，其实也还没完全可用，台上演示是一回事，普通用户使用是另一回事；特别是在一些垂直行业，领域知识很容易出错；另外，还可详见 《怼一怼那些假机器同传》 2、车载 大概3、4年前，我们内部做过针对车载场景的语言助手demo，拿到真实场景内去验证，结果发现，车内语音识别效果非常不理想。而且直到今年，我曾经面试过一位做车内语音交互系统的产品经理，发现他们的验收方其实也没有特别严格的测试，因为大家都知道，那样怎么也通过不了。。。 车内语音识别的难点很多，除了多人说话的干扰，还有胎噪、风噪，以及经常处于离线情况。 据说有的公司专门在做车内降噪，还有些公司想通过智能硬件来解决，至少目前好像还没有哪个产品解决好了这个问题，并且获得了用户的口碑称赞的。 3、家庭场景，由于相对安静和可控，如果远场做好了，还是有希望的。 4、中英文混合。 特别在听歌场景，用户说想听某首英文歌时，很容易识别错误的。这方面，只有傅盛的小雅音箱据说做了很多优化，有待用户检验。 总之，ASR是目前AI领域，相对最接近商用成熟的技术，但还是需要用户可以配合AI在特定场景下使用。这是不是问题呢？是问题，但其实不影响我们做产品demo和初步的产品化工作，所以反而是我们AI产品经理的发挥机会。 1、远场语音识别，是最近2年的重要竞争领域。因为家庭（音箱）等场景有可能做好、在被催熟。 2、更好的机会在垂直细分领域，比如方言（方言识别能够支持40多种，而百度有20多种）、特定人群的声学匹配方案（儿童） 最后，用一张图总结语音识别用于人机交互中的几个难点。

NRK10语音识别芯片为广州九芯电子自主研发的一款高性能、低成本的离线语音识别芯片，具有语音识别及播报功能，需要外挂 SPI-Flash，存储词条或者语音播内容。他具有识别率高，工业级性能、简单易用，更新词条方便等优势。广泛应用在智能家居、AI人工智能、玩具等多种领域。

现在我手机上装的就是百度翻译，感觉还行，挺好用的。

u2003 u2003CMU Sphinx是目前语音识别技术中比较热门的开源技术之一。CMU Sphinx 是一款源于卡内基梅隆大学的产品。它的研发历史大约可以追溯到1988年李开复的一篇论文，目前在 GitHub 和 SourceForge 平台同步更新。在 GitHub 平台有 C 和 Java 两个版本，而且据说分别只有一个管理员维护。但在 SourceForge 平台却有 9 个管理员和十几个开发者。CMU Sphinx 具有包括普通话、英语、法语、西班牙语和意大利语在内的诸多语音可以直接使用的模型。 u2003 u2003在介绍如何使用CMU Sphinx之前，先简单了解一下语音识别的相关概念。 u2003u2003在目前的实践中，语音结构可以理解如下： u2003u2003语音是一种由稳定状态和动态变化的状态混合而成的连续音频流（audio stream）。在这一系列状态中，可以对声音和音素定义若干相似的类别。声波往往由语音内容，发言者和发音方式等各种音素决定。 u2003u2003识别语音的一般方法如下：针对一段声波，使用沉默将其分割成若干短发音，然后试着去识别每段发音中的内容。为此，可以用尽可能的单词组合去匹配音频，然后选出最佳的匹配方案，作为语音识别的结果。 u2003u2003在这个匹配过程中几个比较重要的概念。首先介绍“特征”的概念。首先语音需要被分解成一系列“帧”，每10毫秒一帧，然后对于每一帧，提取39个数字来表征该段语音，这39个数字称之为“特征向量”。如何从音频的每帧中提取数字是个广泛研究的话题，一种简单的方式就是由声谱衍生出来。 u2003u2003接下来介绍一下“模型”的概念。模型是一种汇集了语音的共同属性的数学模型。实际应用中，一个音素的声学模型往往是其最可能的特征向量的高斯混合模型。该语音模型通常称之为隐马尔可夫模型（ Hidden Markov Model，HMM），HMM是语音识别领域中一种常用的模型。 u2003u2003然后就是“匹配过程”的概念，匹配过程是将特征向量与所有坑你的模型进行比较，然后得出最佳的匹配方案。 u2003u2003根据语音的结构，语音识别过程中需要用到三种不同的模型。 参考： https://cmusphinx.github.io/wiki/tutorialconcepts/

录音，上传，对比数据库，返回结果

华镇电子的语音识别已经应用在我们生活的方方面面了，比如马桶，可以语音控制冲水，语音调节水温等等

说语音所根据音色之后，他会自动识别音色，然后开锁让人进

　　我这里说的小姨叫多春，不过她并不是我真的小姨，她只是我家教孩子的女主人，她比我妈妈小几岁，于是我就说我叫你小姨吧，这样比较的亲切。她当时也没有多说什么，只是说让我把她的孩子教好就可以了!其实，对于女人来说年龄是个禁忌，她可能更希望我叫她姐吧，当时的我好像还真的是不知道怎么处理这样的事情。于是，我就一直这样叫她小姨。　　我做家教的原因想必不说大家也是知道的，因为缺钱嘛!我是贫苦人家的孩子，所以说当家教赚外快成了我大学生活的一部分，虽然我长的不差，但是因为我没有钱，所以在大学期间我没有资本去谈恋爱! 　　大学三年级的时候，我的同班同学孙晨给我介绍了一个家教的工作，我这一次家教的对象家庭状况很是富裕。据悉，这家的当家的是一个外企的总经理，但是因为工作太忙了，他就没时间管家里的事情，孩子的事情都是他的老婆去管，所以说我第一次去他家的时候，我只看见了孩子和他的妈妈!