智能音箱玩家們對這款產品的認識還都停留在：亞馬遜出了一款叫Echo的產品，功能和Siri類似。先行者科大訊飛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，2016年底，Echo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2016年下半年，國內各大巨頭幾乎是同時轉變應有的態度，積極打造自己的智能音箱。未來，回看整個發展歷程，2019年是一個明確的分界點。在此之前，全行業是突飛猛進，但2019年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；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。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。黑龍江語音識別

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。江蘇語音識別模塊也被稱為自動語音識別技術（ASR)，計算機語音識別或語音到文本（STT)技術。

它在某些實際場景下的識別率無法達到人們對實際應用的要求和期望，這個階段語音識別的研究陷入了瓶頸期。第三階段：深度學習(DNN-HMM，E2E)2006年，變革到來。Hinton在全世界學術期刊Science上發表了論文，di一次提出了"深度置信網絡"的概念。深度置信網絡與傳統訓練方式的不同之處在于它有一個被稱為"預訓練"(pre-training)的過程，其作用是為了讓神經網絡的權值取到一個近似優解的值，之后使用反向傳播算法(BP)或者其他算法進行"微調"(fine-tuning)，使整個網絡得到訓練優化。Hinton給這種多層神經網絡的相關學習方法賦予了一個全新的名詞——"深度學習"(DeepLearning，DL)。深度學習不*使深層的神經網絡訓練變得更加容易，縮短了網絡的訓練時間，而且還大幅度提升了模型的性能。以這篇劃時代的論文的發表為轉折點，從此，全世界再次掀起了對神經網絡的研究熱潮，揭開了屬于深度學習的時代序幕。在2009年，Hinton和他的學生Mohamed將深層神經網絡(DNN)應用于聲學建模，他們的嘗試在TIMIT音素識別任務上取得了成功。然而TIMIT數據庫包含的詞匯量較小。在面對連續語音識別任務時還往往達不到人們期望的識別詞和句子的正確率。2012年。

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。

市面上有哪些語音識別模塊好用呢？

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。

設計有效的算法來重新劃分表示為加權有限狀態換能器的格子，其中編輯距離為驗證某些假設的有限狀態換能器。遼寧云語音識別

語音識別在噪聲中比在安靜的環境下要難得多。黑龍江語音識別

CNN本質上也可以看作是從語音信號中不斷抽取特征的一個過程。CNN相比于傳統的DNN模型，在相同性能情況下，前者的參數量更少。綜上所述，對于建模能力來說，DNN適合特征映射到空間，LSTM具有長短時記憶能力，CNN擅長減少語音信號的多樣性，因此一個好的語音識別系統是這些網絡的組合。端到端時代語音識別的端到端方法主要是代價函數發生了變化，但神經網絡的模型結構并沒有太大變化。總體來說，端到端技術解決了輸入序列的長度遠大于輸出序列長度的問題。端到端技術主要分成兩類：一類是CTC方法，另一類是Sequence-to-Sequence方法。傳統語音識別DNN-HMM架構里的聲學模型，每一幀輸入都對應一個標簽類別，標簽需要反復的迭代來確保對齊更準確。采用CTC作為損失函數的聲學模型序列，不需要預先對數據對齊，只需要一個輸入序列和一個輸出序列就可以進行訓練。CTC關心的是預測輸出的序列是否和真實的序列相近，而不關心預測輸出序列中每個結果在時間點上是否和輸入的序列正好對齊。CTC建模單元是音素或者字，因此它引入了Blank。對于一段語音，CTC輸出的是尖峰的序列，尖峰的位置對應建模單元的Label，其他位置都是Blank。Sequence-to-Sequence方法原來主要應用于機器翻譯領域。

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