貴州語音識別在線

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，據官方說，每分鐘可聽寫約400字，準確率高達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小彈框，進入語音接收階段。以正常語速隨便讀了一下，轉化效果非常好，實現零誤差；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、調整前面的內容；輸入結束后，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容進行后的整合；如果剛剛的輸出有出現標點錯亂、錯別字的現象，會在這個識別階段，統一調整，終整合后輸出的內容，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化。語音識別，通常稱為自動語音識別。貴州語音識別在線

訓練通常來講都是離線完成的，將海量的未知語音通過話筒變成信號之后加在識別系統的輸入端，經過處理后再根據語音特點建立模型，對輸入的信號進行分析，并提取信號中的特征，在此基礎上建立語音識別所需的模板。識別則通常是在線完成的，對用戶實時語音進行自動識別。這個過程又基本可以分為“前端”和“后端”兩個模塊。前端主要的作用就是進行端點檢測、降噪、特征提取等。后端的主要作用是利用訓練好的“聲音模型”和“語音模型”對用戶的語音特征向量進行統計模式識別，得到其中包含的文字信息。語音識別技術的應用語音識別技術有著應用領域和市場前景。在語音輸入控制系統中，它使得人們可以甩掉鍵盤，通過識別語音中的要求、請求、命令或詢問來作出正確的響應，這樣既可以克服人工鍵盤輸入速度慢，極易出差錯的缺點，又有利于縮短系統的反應時間，使人機交流變得簡便易行，比如用于聲控語音撥號系統、聲控智能玩具、智能家電等領域。在智能對話查詢系統中，人們通過語音命令，可以方便地從遠端的數據庫系統中查詢與提取有關信息，享受自然、友好的數據庫檢索服務，例如信息網絡查詢、醫療服務、銀行服務等。語音識別技術還可以應用于自動口語翻譯。黑龍江語音識別器多人語音識別及離線語音識別也是當前需要重點解決的問題。

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。

語音識別自半個世紀前誕生以來，一直處于不溫不火的狀態，直到2009年深度學習技術的長足發展才使得語音識別的精度提高，雖然還無法進行無限制領域、無限制人群的應用，但也在大多數場景中提供了一種便利高效的溝通方式。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，并能產生興趣投身于這個行業。語音識別，通常稱為自動語音識別，英文是AutomaticSpeechRecognition，縮寫為ASR，主要是將人類語音中的詞匯內容轉換為計算機可讀的輸入，一般都是可以理解的文本內容，也有可能是二進制編碼或者字符序列。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（SpeechToText,STT）更合適，這樣就能與語音合成(TextToSpeech,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、計算機與人工智能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。但是，語音識別自誕生以來的半個多世紀，一直沒有在實際應用過程得到普遍認可，一方面這與語音識別的技術缺陷有關，其識別精度和速度都達不到實際應用的要求。

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。

第三個關鍵點正是AmazonEcho的出現，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Siri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。Echo正式面世于2015年6月，到2017年銷量已經超過千萬，同時在Echo上扮演類似Siri角色的Alexa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者。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。所以到2019年，語音識別似乎進入了一個相對平靜期，全球產業界的主要參與者們，包括亞馬遜、谷歌、微軟、蘋果、百度、科大訊飛、阿里、騰訊、云知聲、思必馳、聲智等公司，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。2016年以前。更重要的是體現在世界范圍內的各行各業在設計和部署語音識別系統時均采用了各種深度學習方法。廣州自主可控語音識別介紹

一些語音識別系統需要“訓練”(也稱為“注冊”)，其中個體說話者將文本或孤立的詞匯讀入系統。貴州語音識別在線

應用背景隨著信息時代的到來，語音技術、無紙化技術發展迅速，但是基于會議辦公的應用場景，大部分企業以上技術應用都不夠廣，會議辦公仍存在會議記錄強度高、出稿準確率低，會議工作人員壓力大等問題。為解決上述問題，智能語音識別編譯管理系統應運而生。智能語音識別編譯管理系統的主要功能是會議交流場景下語音實時轉文字，解決了人工記錄會議記要易造成信息偏差、整理工作量大、重要會議信息得不到體系化管控、會議發言內容共享不全等問題，提升語音技術在會議中的應用水平，切實提升會議的工作效率。實現功能智能語音識別編譯管理系統對會議信息進行管理，實現實時（歷史）會議語音轉寫和在線編輯；實現角色分離、自動分段、關鍵詞優化、禁忌詞屏蔽、語氣詞過濾；實現全文檢索、重點功能標記、按句回聽；實現展板設置、導出成稿、實時上屏等功能。技術特點語音轉文字準確率高。系統中文轉寫準確率平均可達95%，實時語音轉寫效率能夠達到≤200毫秒，能夠實現所聽即所見的視覺體驗。系統能夠結合前后文智能進行語句順滑、智能語義分段，語音轉寫過程中也能夠直接對轉寫的文本進行編輯，編輯完成后即可出稿。會議內容記錄更完整。系統可實現對全部發言內容的記錄。貴州語音識別在線

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