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語音識別的痛點在哪,從交互到精準識別如何做? | 雷鋒網公開課
它由一套由雲和客戶端相結合服務框架構成，包括音視頻前端信號處理、雲+端相配合交互引擎、內容和知識平臺以及接口、用戶個性化系統等。平臺具備開放性，第三方可進行靈活配置、業務擴展、內容對接等。以前的語音交互產品，包括訊飛在內，大家提供的都是單點的能力，比如語音合成、語音喚醒、語音識別、語義理解，另外還有人臉識別、聲紋識別等。
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語音識別技術原理全面解析
語音識別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自動識別和理解人類口述的語言。語音識別技術就是讓機器通過識別和理解過程把語 音信號轉變為相應的文本或命令的高技術。語音識別是一門涉及面很廣的交叉學科，它與聲學、語音學、語言學、信息理論、模式識別理論以及神經生物學等學科都 有非常密切的關係。
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語音識別技術簡史
但是，我們一般理解的語音識別其實都是狹義的語音轉文字的過程，簡稱語音轉文本識別（ Speech To Text, STT ）更合適，這樣就能與語音合成(Text To Speech, TTS )對應起來。語音識別是一項融合多學科知識的前沿技術，覆蓋了數學與統計學、聲學與語言學、計算機與人工智慧等基礎學科和前沿學科，是人機自然交互技術中的關鍵環節。
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基於Julius的機器人語音識別系統構建
只需要對幾十個字或詞的命令行進語音識別，便可使得原本需要手工操作的工作由語音輕鬆完成。本文針對現有機器人平臺，設計一個非特定人的孤立詞語音識別系統。 1 語音識別原理及JuliUS簡介 1．1 基於HMM的語音識別原理 語音識別系統是一種模式識別系統，系統首先對語音信號進行分析，得到語音的特徵參數，然後對這些參數進行處理，形成標準的模板。這個過程稱為訓練或學習。
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智能語音識別技術入門系列(上)
本系列文章開始，我們將一起探索自動識別、語言處理技術所包含的核心算法、模型及未來的發展趨勢。本篇文章我們主要討論語音識別的基本概念。並理解語音識別技術的流程。(一) 自動語音識別技術ASR自動語音識別，簡稱ASR。
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ZLG深度解析:語音識別技術
語音識別已成為人與機器通過自然語言交互重要方式之一，本文將從語音識別的原理以及語音識別算法的角度出發為大家介紹語音識別的方案及詳細設計過程。語言作為人類的一種基本交流方式，在數千年歷史中得到持續傳承。近年來，語音識別技術的不斷成熟，已廣泛應用於我們的生活當中。語音識別技術是如何讓機器「聽懂」人類語言？
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未來已來(一):語音交互,人機互動的新時代
科技的變化帶領著人機互動的變化，而每一次科技的技術突破，都是為了讓人們可以使用更為貼近「自然」的方式與機器進行溝通。語音交互指的是與電子設備進行對話，讓它們能按照你的要求替你做事情。如今，語音界面無處不在，我們可以在智慧型手機、電視、智能家居和其他一系列產品中接觸到它。語音交互功能正快速的滲入我們的日常生活中，它的高速發展表明這項技術即將成為傳統圖形界面交互方式之外的另一種選擇，甚至有可能完全代替後者。
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淺談自然場景中的語音情感識別技術
語音是人類最基本、最便捷的交流工具，承載了複雜信息的語音信號不僅可以反映語義內容，還能夠傳遞說話人內在的情感狀態。語音情感識別是 建立在對語音信號的產生機制深入研究與分析的基礎上，對語音中反映個人情感信息的一些特徵參數進行提取，並利用這些參數採用相應的模式識別方法確定語音情感狀態的技術。
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基於HMM的連續小詞量語音識別系統的研究
摘要：為了提高語音識別效率及對環境的依賴性，文章對語音識別算法部分和硬體部分做了分析與改進，採用ARMS3C2410微處理器作為主控制模塊，採用UDA1314TS音頻處理晶片作為語音識別模塊，利用HMM聲學模型及Viterbi算法進行模式訓練和識別，設計了一種連續的
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FinTech時代商業銀行智能語音識別技術應用與發展
，通過分幀將語音信號切分為短片段，並運用端點檢測技術確定出語音的起點和終點。 語音信號是一種非平穩的隨機信號，人腦對其感知的過程是一個複雜的信號處理過程，深度學習可通過模仿人腦對語音信號的處理方式，以層次化的方式進行處理，因此比傳統的模型更適合於語音信號處理。
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智能語音技術中麥克風陣列的原理
早在20世紀70、80年代，麥克風陣列已經被應用於語音信號處理的研究中，進入90年代以來，基於麥克風陣列的語音信號處理算法逐漸成為一個新的研究熱點。而到了「聲控時代」，這項技術的重要性顯得尤為突出。
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基於DSP的語音識別計算器電路設計
但是其基本的操作沒有發生變化，依然是運用手指操作，對於需要進行實時數字計算的一些特殊人群(殘疾人士)或是在一些特殊場合在無法手動操作計算器的情況下，用加入了語音識別模塊的計算器來進行實時數字計算就有相當的必要。 語音識別技術是人機最自然、最簡潔的交流方式，它就是讓機器能夠自動識別並理解說話人要表達的意思，將語音信號轉變為正確的文本或者命令的高科技技術。
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語音識別揭秘:你的手機究竟有多理解你?
語音識別（ASR）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。目的就是給機器賦予人的聽覺特性，聽懂人說什麼，並作出相應的行為。語音識別系統通常由聲學識別模型和語言理解模型兩部分組成，分別對應語音到音節和音節到字的計算。
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從原理入手,解析基於DSP的漢字語音識別系統的實現方式
語音識別是機器通過識別和理解過程把語音信號轉變為相應的文本文件或命令的高技術。作為專門的研究領域，語音識別又是一門交叉學科，它與聲學、語音學、語言學、數位訊號處理理論、資訊理論、計算機科學等眾多學科緊密相連。語音識別經過四十多年的發展，已經顯示出巨大的應用前景。本文從實現原理入手，介紹語音識別系統的實現方式。
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基於DSP的語音識別系統的實現及分析
0 引言 語音識別技術的目的是使機器能理解人類語言，最終使人機通信成為現實。在過去幾十年，自動語音識別（AutomaticSpeech Recognition，ASR）技術已經取得了非常重大的進步。 ASR系統已經能從處理像數字之類的小詞彙量到廣播新聞之類的大詞彙量。然而針對識別效果來說，ASR 系統則相對較差。
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智能語音前沿技術——發音檢錯糾錯和語音轉換
(4) 技術：目前我國已在計算機視覺，智能語音等領域實現了技術突破，處於國際領先水平。國內具有代表性的公司或機構包括：百度，阿里巴巴，騰訊，科大訊飛，曠視科技，商湯科技等。 在人工智慧技術中，智能語音技術是一個重要的分支，是人機互動過程中不可或缺的部分。
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從不溫不火到炙手可熱:語音識別技術簡史
但是，我們一般理解的語音識別其實都是狹義的語音轉文字的過程，簡稱語音轉文本識別( Speech To Text， STT )更合適，這樣就能與語音合成(Text To Speech， TTS )對應起來。語音識別是一項融合多學科知識的前沿技術，覆蓋了數學與統計學、聲學與語言學、計算機與人工智慧等基礎學科和前沿學科，是人機自然交互技術中的關鍵環節。
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利用MEMS麥克風陣列定位並識別音頻或語音信源的技術方案
1.前言本文引用地址：http://www.eepw.com.cn/article/274814.htm 自動語音識別、語音模式識別和說話人識別及確認等應用對噪聲十分敏感，信源定位識別是音頻和語音信號捕捉處理應用的一個關鍵的預處理功能。
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百度智能語音交互技術重磅迭代
他表示，百度語音交互技術持續迭代升級，已發展成為基於深度學習技術的端到端的語音識別和語音合成技術。在語音識別層面，百度推出端到端信號聲學一體化建模的技術，語音合成方面，最新的Meitron和單人千面合成個性化技術亮相。同時交出了百度語音技術最新成績單：日均調用量超過155億次，廣泛應用在移動端、智能家居、和語音IoT等場景，智能語音產業化成果豐碩。
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AI浪潮下,語音識別建模技術的演進 | 雷鋒網公開課
，同時負責搜狗知音引擎語音技術的研發，致力於通過技術和產品的創新提升語音交互品質，為用戶提供優質的語音使用體驗。搜狗知音引擎是搜狗公司自主研發的一項專注於自然交互的智能語音技術，於2016年8月3日正式對外發布，該技術集合了語音識別、語義理解、語音交互、以及提供服務等多項功能，不僅能聽會說，還能理解會思考, 本文將結合知音引擎中語音識別建模技術的使用來為大家講解。