包括語法詞典的構建、語音識別引擎的初始化配置、音頻數據的采集控制和基本語義的解析等；應用數據庫是用戶的數據中心，作為語音識別數據的源頭，語音控制模塊從中提取用戶關鍵數據，并以此為基礎構建本地語法詞典；語音識別離線引擎是語音轉換為文字的關鍵模塊，支持在離線的情況下，根據本地構建的語法網絡，完成非特定人連續語音識別功能，同時具備語音數據前、后端點檢測、聲音除噪處理、識別門限設置等基本功能；音頻采集在本方案中屬于輔助模塊，具備靈活、便捷的語音控制接口，支持在不同采樣要求和采樣環境中，對實時音頻數據的采集。（2）關鍵要素分析本方案工作于離線的網絡環境中，語音數據的采集、識別和語義的解析等功能都在終端完成，因此設備性能的優化和語音識別的準度尤為重要。在具體的實現過程中，存在以下要素需要重點關注。（1）用戶構建的語法文檔在引擎系統初始化時，編譯成語法網絡送往語音識別器，語音識別器根據語音數據的特征信息，在識別網絡上進行路徑匹配，識別并提取用戶語音數據的真實信息，因此語法文檔的語法結構是否合理，直接關系到識別準確率的高低；（2）應用數據庫是作為語音識別數據的源頭，其中的關鍵數據如果有變化。語音識別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。廣州信息化語音識別設計

    但依然流暢、準確。整體使用下來，直觀感受是在語音輸入的大前提下、結合了谷歌翻譯等類似的翻譯軟件，實時翻譯、準翻譯。在這兩種模式下，完成輸入后，同樣可以像普通話模式一樣，輕點VOICEM380語音識別鍵，對內容進行終的整合調整。同樣，準確度相當ok。我挑戰了一下，普通話模式在輸入長度上的極限。快速讀了一段文字，單次普通話模式的輸入極限是一分零三秒、316個字符。時長上完全實現了官方的宣傳，字符長度上，目測是因為個人語速不夠，而受到了限制。類似的，我測試了一下，VOICEM380語音識別功能在距離上的極限。在相同語速、相同音量下，打開語音識別功能，不斷后退，在聲源與電腦中間不存在障礙的情況下，方圓三米的距離是完全不會影響這個功能實現的。由此可以看到，在一個小型會議室，羅技VOICEM380的語音識別功能，是完全可以很好的輔助會議記錄的。有關M380語音識別功能三大模式之間的轉換，也是非常便捷。單擊VOICEM380語音識別鍵，如出現的一模式并非我們所需要的模式，只需輕輕雙擊VOICEM380語音識別鍵，即可瞬間切換至下一模式；再次啟動輸入功能時，會自動優先彈出上次結束的功能。有關M380后要強調的一點，便是它的離在線融合模式。廣州信息化語音識別設計伴隨著語音識別系統走向實用化，語音識別在細化模型的設計、參數提取和優化、系統的自適應方面取得進展。

    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。

   技術和產業之間形成了比較好的正向迭代效應，落地場景越多，得到的真實數據越多，挖掘的用戶需求也更準確，這幫助了語音識別技術快速進步，也基本滿足了產業需求，解決了很多實際問題，這也是語音識別相對其他AI技術為明顯的優勢。不過，我們也要看到，語音識別的內涵必須不斷擴展，狹義語音識別必須走向廣義語音識別，致力于讓機器聽懂人類語言，這才能將語音識別研究帶到更高維度。我們相信，多技術、多學科、多傳感的融合化將是未來人工智能發展的主流趨勢。在這種趨勢下，我們還有很多未來的問題需要探討，比如鍵盤、鼠標、觸摸屏和語音交互的關系怎么變化？搜索、電商、社交是否再次重構？硬件是否逆襲變得比軟件更加重要？產業鏈中的傳感、芯片、操作系統、產品和內容廠商之間的關系又該如何變化？在語音識別的漫長歷史中，人工神經網絡的淺層和深層(例如遞歸網絡)。

    語音識別是一門綜合性學科，涉及的領域非常廣，包括聲學、語音學、語言學、信號處理、概率統計、信息論、模式識別和深度學習等。語音識別的基礎理論包括語音的產生和感知過程、語音信號基礎知識、語音特征提取等，關鍵技術包括高斯混合模型(GaussianMixtureModel，GMM)、隱馬爾可夫模型(HiddenMarkovModel，HMM)、深度神經網絡(DeepNeuralNetwork，DNN)，以及基于這些模型形成的GMM-HMM、DNN-HMM和端到端(End-to-End，E2E)系統。語言模型和解碼器也非常關鍵，直接影響語音識別實際應用的效果。為了讓讀者更好地理解語音信號的特性，接下來我們首先介紹語音的產生和感知機制。語音的產生和感知人的發音qi官包括：肺、氣管、聲帶、喉、咽、鼻腔、口腔和唇。肺部產生的氣流沖擊聲帶，產生振動。聲帶每開啟和閉合一次的時間是一個基音周期(Pitchperiod)T，其倒數為基音頻率(F0=1/T，基頻)，范圍在70Hz~450Hz。基頻越高，聲音越尖細，如小孩的聲音比大人尖，就是因為其基頻更高。基頻隨時間的變化，也反映聲調的變化。人的發音qi官聲道主要由口腔和鼻腔組成，它是對發音起重要作用的qi官，氣流在聲道會產生共振。前面五個共振峰頻率(F1、F2、F3、F4和F5)。反映了聲道的主要特征。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。廣州信息化語音識別設計

語音識別技術開始與其他領域相關技術進行結合，以提高識別的準確率，便于實現語音識別技術的產品化。廣州信息化語音識別設計

    英國倫敦大學的科學家Fry和Denes等人di一次利用統計學的原理構建出了一個可以識別出4個元音和9個輔音的音素識別器。在同一年，美國麻省理工學院林肯實驗室的研究人員則shou次實現了可以針對非特定人的可識別10個元音音素的識別器。語音識別技術的發展歷史，主要包括模板匹配、統計模型和深度學習三個階段。di一階段：模板匹配(DTW)20世紀60年代，一些重要的語音識別的經典理論先后被提出和發表出來。1964年，Martin為了解決語音時長不一致的問題，提出了一種時間歸一化的方法，該方法可以可靠地檢測出語音的端點，這可以有效地降低語音時長對識別結果的影響，使語音識別結果的可變性減小了。1966年，卡耐基梅隆大學的Reddy利用動態音素的方法進行了連續語音識別，這是一項開創性的工作。1968年，前蘇聯科學家Vintsyukshou次提出將動態規劃算法應用于對語音信號的時間規整。雖然在他的工作中，動態時間規整的概念和算法原型都有體現，但在當時并沒有引起足夠的重視。這三項研究工作，為此后幾十年語音識別的發展奠定了堅實的基礎。雖然在這10年中語音識別理論取得了明顯的進步。但是這距離實現真正實用且可靠的語音識別系統的目標依舊十分遙遠。20世紀70年代。廣州信息化語音識別設計