已有20年历史了，在Github和SourceForge上都已经开源了，而且两个平台上都有较高的活跃度。（2）Kaldi从2009年的研讨会起就有它的学术根基了，现在已经在GitHub上开源，开发活跃度较高。（3）HTK始于剑桥大学，已经商用较长时间，但是现在版权已经不再开源软件了。它的新版本更新于2015年12月。（4）Julius起源于1997年，一个主版本发布于2016年9月，主要支持的是日语。（5）ISIP是新型的开源语音识别系统，源于密西西比州立大学。它主要发展于1996到1999年间，版本发布于2011年，遗憾的是，这个项目已经不复存在。语音识别技术研究难点目前，语音识别研究工作进展缓慢，困难具体表现在：（1）输入无法标准统一比如，各地方言的差异，每个人独有的发音习惯等，口腔中元音随着舌头部位的不同可以发出多种音调，如果组合变化多端的辅音，可以产生大量的、相似的发音，这对语音识别提出了挑战。除去口音参差不齐，输入设备不统一也导致了语音输入的不标准。（2）噪声的困扰噪声环境的各类声源处理是目前公认的技术难题，机器无法从各层次的背景噪音中分辨出人声，而且，背景噪声千差万别，训练的情况也不能完全匹配真实环境。因而。智能玩具语音识别技术的智能化也让玩具行业进行了变革，比如智能语音娃娃、智能语音儿童机器人。辽宁语音识别云

Bothlent（⻥亮）是专注于提供AI⼯程化的平台，旨在汇聚⼀批跨⾏业的专业前列⼈才，为⼴⼤AI⾏业B端客户、IT从业者、在校⼤学⽣提供⼯程化加速⽅案、教育培训和咨询等服务。⻥亮科技关注语⾳识别、⼈⼯智能、机器学习等前沿科技，致⼒打造国内⼀流AI技术服务商品牌。公司秉承“价值驱动连接、连接创造价值”的理念，重品牌，产品发布以来迅速在市场上崛起，市场占有率不断攀升，并快速取得包括科⼤讯⻜、国芯、FireFly等平台及技术社区在内的渠道合作。未来，我们将进一步加大投入智能识别、大数据、云计算、AI工业4.0前沿技术，融合智慧城市、智慧社区、养老服务等应用组合模式，缔造AI智能机器人服务新时代。新疆语音识别在线随着技术的发展，现在口音、方言、噪声等场景下的语音识别也达到了可用状态。

    另一方面，与业界对语音识别的期望过高有关，实际上语音识别与键盘、鼠标或触摸屏等应是融合关系，而非替代关系。深度学习技术自2009年兴起之后，已经取得了长足进步。语音识别的精度和速度取决于实际应用环境，但在安静环境、标准口音、常见词汇场景下的语音识别率已经超过95%，意味着具备了与人类相仿的语言识别能力，而这也是语音识别技术当前发展比较火热的原因。随着技术的发展，现在口音、方言、噪声等场景下的语音识别也达到了可用状态，特别是远场语音识别已经随着智能音箱的兴起成为全球消费电子领域应用为成功的技术之一。由于语音交互提供了更自然、更便利、更高效的沟通形式，语音必定将成为未来主要的人机互动接口之一。当然，当前技术还存在很多不足，如对于强噪声、超远场、强干扰、多语种、大词汇等场景下的语音识别还需要很大的提升；另外，多人语音识别和离线语音识别也是当前需要重点解决的问题。虽然语音识别还无法做到无限制领域、无限制人群的应用，但是至少从应用实践中我们看到了一些希望。本篇文章将从技术和产业两个角度来回顾一下语音识别发展的历程和现状，并分析一些未来趋势，希望能帮助更多年轻技术人员了解语音行业。

    一直推崇的是Chain模型。该模型是一种类似于CTC的技术，建模单元相比于传统的状态要更粗颗粒一些，只有两个状态，一个状态是CDPhone，另一个是CDPhone的空白，训练方法采用的是Lattice-FreeMMI训练。该模型结构可以采用低帧率的方式进行解码，解码帧率为传统神经网络声学模型的三分之一，而准确率相比于传统模型有非常的提升。远场语音识别技术主要解决真实场景下舒适距离内人机任务对话和服务的问题，是2015年以后开始兴起的技术。由于远场语音识别解决了复杂环境下的识别问题，在智能家居、智能汽车、智能会议、智能安防等实际场景中获得了广泛应用。目前国内远场语音识别的技术框架以前端信号处理和后端语音识别为主，前端利用麦克风阵列做去混响、波束形成等信号处理，以让语音更清晰，然后送入后端的语音识别引擎进行识别。语音识别另外两个技术部分：语言模型和解码器，目前来看并没有太大的技术变化。语言模型主流还是基于传统的N-Gram方法，虽然目前也有神经网络的语言模型的研究，但在实用中主要还是更多用于后处理纠错。解码器的指标是速度，业界大部分都是按照静态解码的方式进行，即将声学模型和语言模型构造成WFST网络。该网络包含了所有可能路径。

     语音识别的狭义语音识别必须走向广义语音识别，致力让机器听懂人类语言，才能将语音识别研究带到更高维度。

    传统语音识别系统的发音词典、声学模型和语言模型三大组件被融合为一个E2E模型，直接实现输入语音到输出文本的转换，得到终的识别结果。E2E模型06语音识别开源工具HTK(HMMToolkit)是一个专门用于建立和处理HMM的实验工具包，由剑桥大学的SteveYoung等人开发，非常适合GMM-HMM系统的搭建。Kaldi是一个开源的语音识别工具箱，它是基于C++编写的，可以在Windows和UNIX平台上编译，主要由DanielPovey博士在维护。Kaldi适合DNN-HMM系统(包括Chain模型)的搭建，支持TDNN/TDNN-F等模型。其基于有限状态转换器(FST)进行训练和解码，可用于x-vector等声纹识别系统的搭建。Espnet是一个端到端语音处理工具集，其侧重于端到端语音识别和语音合成。Espnet是使用Python开发的，它将Chainer和Pytorch作为主要的深度学习引擎，并遵循Kaldi风格的数据处理方式，为语音识别和其他语音处理实验提供完整的设置，支持CTC/Attention等模型。07语音识别常用数据库TIMIT——经典的英文语音识别库，其中包含，来自美国8个主要口音地区的630人的语音，每人10句，并包括词和音素级的标注。一条语音的波形图、语谱图和标注。这个库主要用来测试音素识别任务。大规模的语音识别研究始于70年代，并在单个词的识别方面取得了实质性的进展。辽宁语音识别云

一般都是可以理解的文本内容，也有可能是二进制编码或者字符序列。辽宁语音识别云

    亚马逊的Echo音箱刚开始推出的两三年，国内的智能音箱市场还不温不火，不为消费者所接受，因此销量非常有限。但自2017年以来，智能家居逐渐普及，音箱市场开始火热，为抢占语音入口，阿里巴巴、百度、小米、华为等大公司纷纷推出了各自的智能音箱。据Canalys报告，2019年第1季度中国市场智能音箱出货量全球占比51%，超过美国，成为全球*大的智能音箱市场。据奥维云网(AVC)数据显示，2019年上半年中国智能音箱市场销量为1556万台，同比增长233%。随着语音市场的扩大，国内涌现出一批具有强大竞争力的语音公司和研究团队，包括云知声、思必驰、出门问问、声智科技、北科瑞声、天聪智能等。他们推出的语音产品和解决方案主要针对特定场景，如车载导航、智能家居、医院的病历输入、智能客服、会议系统、证券柜台业务等，因为采用深度定制，识别效果和产品体验更佳。在市场上获得了不错的反响。针对智能硬件的离线识别，云知声和思必驰等公司还研发出专门的语音芯片，进一步降低功耗，提高产品的性价比。在国内语音应用突飞猛进的同时，各大公司和研究团队纷纷在国际学术会议和期刊上发表研究成果。2015年，张仕良等人提出了前馈型序列记忆网络。辽宁语音识别云

深圳鱼亮科技有限公司汇集了大量的优秀人才，集企业奇思，创经济奇迹，一群有梦想有朝气的团队不断在前进的道路上开创新天地，绘画新蓝图，在广东省等地区的通信产品中始终保持良好的信誉，信奉着“争取每一个客户不容易，失去每一个用户很简单”的理念，市场是企业的方向，质量是企业的生命，在公司有效方针的领导下，全体上下，团结一致，共同进退，**协力把各方面工作做得更好，努力开创工作的新局面，公司的新高度，未来深圳鱼亮科技供应和您一起奔向更美好的未来，即使现在有一点小小的成绩，也不足以骄傲，过去的种种都已成为昨日我们只有总结经验，才能继续上路，让我们一起点燃新的希望，放飞新的梦想！