取距離近的樣本所對應的詞標注為該語音信號的發音。該方法對解決孤立詞識別是有效的，但對于大詞匯量、非特定人連續語音識別就無能為力。因此，進入80年代后，研究思路發生了重大變化，從傳統的基于模板匹配的技術思路開始轉向基于統計模型（HMM）的技術思路。HMM的理論基礎在1970年前后就已經由Baum等人建立起來，隨后由CMU的Baker和IBM的Jelinek等人將其應用到語音識別當中。HMM模型假定一個音素含有3到5個狀態，同一狀態的發音相對穩定，不同狀態間是可以按照一定概率進行跳轉；某一狀態的特征分布可以用概率模型來描述，使用的模型是GMM。因此GMM-HMM框架中，HMM描述的是語音的短時平穩的動態性，GMM用來描述HMM每一狀態內部的發音特征。基于GMM-HMM框架，研究者提出各種改進方法，如結合上下文信息的動態貝葉斯方法、區分性訓練方法、自適應訓練方法、HMM/NN混合模型方法等。這些方法都對語音識別研究產生了深遠影響，并為下一代語音識別技術的產生做好了準備。自上世紀90年代語音識別聲學模型的區分性訓練準則和模型自適應方法被提出以后，在很長一段內語音識別的發展比較緩慢，語音識別錯誤率那條線一直沒有明顯下降。DNN-HMM時代2006年，Hinton提出深度置信網絡。

語音識別模塊被廣泛應用在AI人工智能產品、智能家居遙控、智能玩具等多種領域上。廣州移動語音識別標準

feed-forwardsequentialmemorynetwork，FSMN)，在DNN的隱層旁增加了一個“記憶模塊”，這個記憶模塊用來存儲對判斷當前語音幀有用的語音信號的歷史信息和未來信息，并且只需等待有限長度的未來語音幀。隨后，科大訊飛進一步提出了深度全序列卷積神經網絡(DFCNN)。2018年，阿里巴巴改良并開源了語音識別模型DFSMN(DeepFSMN)。2018年，中科院自動化所率先把Transformer應用到語音識別任務，并進一步拓展到中文語音識別。不管是在研究成果還是在產品性能體驗上，國內的語音行業整體水平已經達到甚至超越了國際水平。2016年10月，時任百度首席科學家的吳恩達在對微軟的語音識別技術與人類水平持平的消息表示祝賀的同時聲稱，百度的漢語語音識別在2015年就已經超越了人類的平均水平，也就是說百度比微軟提前一年實現了這一成績。當前語音識別系統依然面臨著不少應用挑戰，其中包括以下主要問題：魯棒性。目前語音識別準確率超過人類水平主要還是在受限的場景下，比如在安靜環境的情況下，而一旦加入干擾信號，尤其是環境噪聲和人聲干擾，性能往往會明顯下降。因此，如何在復雜場景(包括非平穩噪聲、混響、遠場)下，提高語音識別的魯棒性，研發"能用=>好用"的語音識別產品。江蘇云語音識別一個連續語音識別系統大致包含了四個主要部分：特征提取、聲學模型、語言模型和解碼器等。

語音識別服務具備識別準確率高、接入便捷、性能穩定等特點。語音識別服務開放實時語音識別、一句話識別和錄音文件識別三種服務形式，滿足不同類型開發者需求。語音識別功能采用百度語音識別庫，首先利用PyAudio庫錄制語音指令，保存為受支持的wav音頻文件，然后利用百度語音識別庫提供的方法實現語音識別，檢測識別結果，利用PyUserInput庫提供的方法模擬控制web頁面滾動。百度語音識別為開發者提供業界的語音服務,通過場景識別優化,為車載導航,智能家居和社交聊天等行業提供語音解決方案,準確率達到90%以上,讓您的應用繪“聲”繪色。實時語音識別應用場景有哪些？1、實時客服記錄將呼叫中心的語音實時轉寫到文字，可以實現實時質檢和監控2、會議訪談記錄將會議和訪談的音頻實時轉為文字，提升記錄效率，方便企業后期對會議內容進行整理3、視頻實時直播字幕將視頻或線上直播中的音頻實時轉為字幕，為觀眾提高直播觀感體驗。

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采用動態規劃的算法思想，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。但DTW過分依賴端點檢測，不適合用于連續語音識別，DTW對特定人的識別效果較好。動態時間規整（DTW），它是在馬爾可夫鏈的基礎上發展起來的。語音識別與鍵盤、鼠標或觸摸屏等應是融合關系。

我們可以用語音跟它們做些簡單交流，完成一些簡單的任務等等。語音識別技術的應用領域：汽車語音控制當我們駕駛汽車在行駛過程中，必須時刻握好方向盤，但是難免有時候遇到急事需要撥打電話這些，這時候運用汽車上的語音撥號功能的免提電話通信方式便可簡單實現。此外，對汽車的衛星導航定位系統（GPS）的操作，汽車空調、照明以及音響等設備的操作，同樣也可以用語音的方式進行操作。語音識別技術的應用領域：工業控制及醫療領域在工業及醫療領域上，運用智能語音交互，能夠讓我們解放雙手，只需要對機器發出命令，就可以讓其操作完成需要的任務。提升了工作的效率。語音識別技術在個人助理、智能家居等很多領域都有運用到，隨著語音識別技術在未來的不斷發展，語音識別芯片的不敢提高，給我們的生活帶來了更大的便利和智能化。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。天津語音識別機

語音識別的輸入實際上就是一段隨時間播放的信號序列，而輸出則是一段文本序列。廣州移動語音識別標準

另一方面，與業界對語音識別的期望過高有關，實際上語音識別與鍵盤、鼠標或觸摸屏等應是融合關系，而非替代關系。深度學習技術自2009年興起之后，已經取得了長足進步。語音識別的精度和速度取決于實際應用環境，但在安靜環境、標準口音、常見詞匯場景下的語音識別率已經超過95%，意味著具備了與人類相仿的語言識別能力，而這也是語音識別技術當前發展比較火熱的原因。隨著技術的發展，現在口音、方言、噪聲等場景下的語音識別也達到了可用狀態，特別是遠場語音識別已經隨著智能音箱的興起成為全球消費電子領域應用為成功的技術之一。由于語音交互提供了更自然、更便利、更高效的溝通形式，語音必定將成為未來主要的人機互動接口之一。當然，當前技術還存在很多不足，如對于強噪聲、超遠場、強干擾、多語種、大詞匯等場景下的語音識別還需要很大的提升；另外，多人語音識別和離線語音識別也是當前需要重點解決的問題。雖然語音識別還無法做到無限制領域、無限制人群的應用，但是至少從應用實踐中我們看到了一些希望。本篇文章將從技術和產業兩個角度來回顧一下語音識別發展的歷程和現狀，并分析一些未來趨勢，希望能幫助更多年輕技術人員了解語音行業。廣州移動語音識別標準