Bothlent（?亮）是專注于提供AI?程化的平臺，旨在匯聚?批跨?業的專業前列?才，為??AI?業B端客戶、IT從業者、在校?學?提供?程化加速?案、教育培訓和咨詢等服務。?亮科技關注語?識別、??智能、機器學習等前沿科技，致?打造國內?流AI技術服務商品牌。公司秉承“價值驅動連接、連接創造價值”的理念，重品牌，產品發布以來迅速在市場上崛起，市場占有率不斷攀升，并快速取得包括科?訊?、國芯、FireFly等平臺及技術社區在內的渠道合作。未來，我們將進一步加大投入智能識別、大數據、云計算、AI工業4.0前沿技術，融合智慧城市、智慧社區、養老服務等應用組合模式，締造AI智能機器人服務新時代。語音識別的狹義語音識別必須走向廣義語音識別，致力讓機器聽懂人類語言，才能將語音識別研究帶到更高維度。甘肅實時語音識別

    LSTM通過輸入門、輸出門和遺忘門可以更好的控制信息的流動和傳遞，具有長短時記憶能力。雖然LSTM的計算復雜度會比DNN增加，但其整體性能比DNN有相對20%左右穩定提升。BLSTM是在LSTM基礎上做的進一步改進，不僅考慮語音信號的歷史信息對當前幀的影響，還要考慮未來信息對當前幀的影響，因此其網絡中沿時間軸存在正向和反向兩個信息傳遞過程，這樣該模型可以更充分考慮上下文對于當前語音幀的影響，能夠極大提高語音狀態分類的準確率。BLSTM考慮未來信息的代價是需要進行句子級更新，模型訓練的收斂速度比較慢，同時也會帶來解碼的延遲，對于這些問題，業屆都進行了工程優化與改進，即使現在仍然有很多大公司使用的都是該模型結構。圖像識別中主流的模型就是CNN，而語音信號的時頻圖也可以看作是一幅圖像，因此CNN也被引入到語音識別中。要想提高語音識別率，就需要克服語音信號所面臨的多樣性，包括說話人自身、說話人所處的環境、采集設備等，這些多樣性都可以等價為各種濾波器與語音信號的卷積。而CNN相當于設計了一系列具有局部關注特性的濾波器，并通過訓練學習得到濾波器的參數，從而從多樣性的語音信號中抽取出不變的部分。

    甘肅實時語音識別信號處理和特征提取可以視作音頻數據的預處理部分，一般來說，一段高保真、無噪聲的語言是非常難得的。

    先行者叮咚音箱的出師不利，更是加重了其它人的觀望心態。真正讓眾多玩家從觀望轉為積極參與的轉折點是逐步曝光的Echo銷量，近千萬的美國銷量讓整個世界震驚。這是智能設備從未達到過的高點，在Echo以前除了AppleWatch與手環，像恒溫器、攝像頭這樣的產品突破百萬銷量已是驚人表現。這種銷量以及智能音箱的AI屬性促使下半年，國內各大巨頭幾乎是同時轉度，積極打造自己的智能音箱。未來，回看整個發展歷程，是一個明確的分界點。在此之前，全行業是突飛猛進，之后則開始進入對細節領域滲透和打磨的階段，人們關注的焦點也不再是單純的技術指標，而是回歸到體驗，回歸到一種“新的交互方式到底能給我們帶來什么價值”這樣更為一般的、純粹的商業視角。技術到產品再到是否需要與具體的形象進行交互結合，比如人物形象；流程自動化是否要與語音結合；酒店場景應該如何使用這種技術來提升體驗，諸如此類終都會一一呈現在從業者面前。而此時行業的主角也會從原來的產品方過渡到平臺提供方，AIoT縱深過大，沒有任何一個公司可以全線打造所有的產品。語音識別的產業趨勢當語音產業需求四處開花的同時。

    沒有任何一個公司可以全線打造所有的產品。語音識別的產業趨勢當語音產業需求四處開花的同時，行業的發展速度反過來會受限于平臺服務商的供給能力。跳出具體案例來看，行業下一步發展的本質邏輯是：在具體每個點的投入產出是否達到一個普遍接受的界限。離這個界限越近，行業就越會接近滾雪球式發展的臨界點，否則整體增速就會相對平緩。不管是家居、金融、教育或者其他場景，如果解決問題都是非常高投入并且長周期的事情，那對此承擔成本的一方就會猶豫，這相當于試錯成本過高。如果投入后，沒有可感知的新體驗或者銷量促進，那對此承擔成本的一方也會猶豫，顯然這會影響值不值得上的判斷。而這兩個事情，歸根結底都必須由平臺方解決，產品方或者解決方案方對此無能為力，這是由智能語音交互的基礎技術特征所決定。從技術來看，整個語音交互鏈條有五項單點技術：喚醒、麥克風陣列、語音識別、自然語言處理、語音合成，其它技術點比如聲紋識別、哭聲檢測等數十項技術通用性略弱，但分別出現在不同的場景下，并會在特定場景下成為關鍵。看起來關聯的技術已經相對龐雜，但切換到商業視角我們就會發現，找到這些技術距離打造一款體驗上佳的產品仍然有絕大距離。哪些領域又運用到語音識別技術呢？

    需要及時同步更新本地語法詞典，以保證離線語音識別的準度；（3）音頻數據在離線引擎中的解析占用CPU資源，因此音頻采集模塊在數據采集時，需要開啟靜音檢測功能，將首端的靜音切除，不僅可以為語音識別排除干擾，同時能有效降低離線引擎對處理器的占用率；（4）為保證功能的實用性和語音識別的準度，需要在語音采集過程中增加異常處理操作。首先在離線引擎中需要開啟后端靜音檢測功能，若在規定時間內，未收到有效語音數據，則自動停止本次語音識別；其次，需要在離線引擎中開啟識別門限控制，如果識別結果未能達到所設定的門限，則本次語音識別失敗；（5）通過語音識別接口，向引擎系統獲取語音識別結果時，需要反復調用以取得引擎系統的識別狀態，在這個過程中，應適當降低接口的調用頻率，以防止CPU資源的浪費。2語音呼叫軟件的實現語音呼叫軟件廣泛應用于電話通信領域，是一款典型的在特定領域內，實現非特定人連續語音識別功能的應用軟件。由于其部署場景較多，部分場景處于離線的網絡環境中，適合采用本方案進行軟件設計。，語音識別準確率的高低是影響方案可行性的關鍵要素，離線引擎作為語音識別，它的工作性能直接關系到軟件的可用性。本軟件在實現過程中。大數據與深度神經網絡時代的到來，語音識別技術取得了突飛猛進的進步。甘肅實時語音識別

這些進步不僅體現在該領域發表的學術論文激增上。甘肅實時語音識別

    在識別時可以將待識別的語音的特征參數與聲學模型進行匹配，得到識別結果。目前的主流語音識別系統多采用隱馬爾可夫模型HMM進行聲學模型建模。（4）語言模型訓練語言模型是用來計算一個句子出現概率的模型，簡單地說，就是計算一個句子在語法上是否正確的概率。因為句子的構造往往是規律的，前面出現的詞經常預示了后方可能出現的詞語。它主要用于決定哪個詞序列的可能性更大，或者在出現了幾個詞的時候預測下一個即將出現的詞語。它定義了哪些詞能跟在上一個已經識別的詞的后面（匹配是一個順序的處理過程），這樣就可以為匹配過程排除一些不可能的單詞。語言建模能夠有效的結合漢語語法和語義的知識，描述詞之間的內在關系，從而提高識別率，減少搜索范圍。對訓練文本數據庫進行語法、語義分析，經過基于統計模型訓練得到語言模型。（5）語音解碼和搜索算法解碼器是指語音技術中的識別過程。針對輸入的語音信號，根據己經訓練好的HMM聲學模型、語言模型及字典建立一個識別網絡，根據搜索算法在該網絡中尋找一條路徑，這個路徑就是能夠以概率輸出該語音信號的詞串，這樣就確定這個語音樣本所包含的文字了。所以，解碼操作即指搜索算法。甘肅實時語音識別