Question

目前的语音识别技术在哪些方面还有提升空间,未来有哪些应用前景？

Answer 1

问：目前的语音识别技术在哪些方面还有提升空间,未来有哪些应用前景？

问：目前的语音识别技术在哪些方面还有提升空间，未来有哪些应用前景？论文1200~1500字

答：亲亲您好，目前的语音识别技术在哪些方面还有提升空间,未来有哪些应用前景？如下回顾语音识别的技术发展历史，我们发现，技术的突破是艰难而缓慢的，在遵循技术的螺旋式发展规律的基础上，语音识别从业者也可以找到很多应用的突破点。尽管如此，语音识别的技术和应用方面仍有巨大的发展空间。在技术方面，首先，语音识别的整体框架仍有较大的调整空间，目前的方案大多依赖于有监督数据，与人脑的工作机制相差甚远。所以，很多学者在致力于无监督方法的研究，尝试跳出模式识别的传统框架，相信这方面的研究未来会使语音识别获得突破性进展。其次，如何让语音识别能够适应更加恶劣的环境，即便在高噪声、强口音、超远场等环境下仍能取得良好识别效果也是语音识别实用化的重要发展方向。最后，针对语种混合、人名、地名、专业术语等个性化问题的研究进展也将会影响到语音识别系统的最终体验。在应用方面，语音转写的行业应用已经有越来越多的案例，但仍需要从业者、开发者在不同的垂直应用领域精耕细作，解决不同应用中的个性化问题，真正解决用户的刚性需求。语音是人类沟通和文化传承的基础。近年来，语音识别的行业应用发展为从业者描绘了一个美好的蓝图，中国仍然需要根据语音识别技术的演进规律加大研发力度，培养人才，拓展市场，继续引领语音识别的行业应用，成为语音识别技术的全球领跑者。

答：亲亲您好，近年来人工智能系统在语音和图像识别领域已有较成熟的算法，但在嘈杂环境下的声音辨识能力相对较弱。此次研究人员利用视觉和声音的自然同步，在原有数据库中导入大量视频信息，结合新算法对声音识别系统进行测试。在10个不同声音测试中，该系统获得了92%的正确率，在50个声音测试中准确率为74%，而人类在相同样本测试中的正确率分别为96%和81%。未来该系统将改善用户在户外使用语音识别的体验。研究人员表示，该系统应用潜力巨大，比如无人驾驶汽车系统搭载该声音识别技术后，当听到救护车声音，无人驾驶汽车能更早选择新的路线规划。另外手机安装该系统后，用户到电影院后该系统通过周围声音环境判断电影是否开始放映，并自动切换成静音模式。该声音识别系统将在本周召开的国际神经信息处理系统大会（NIPS）上进行展示。作为人工智能最重要的技术之一，国外语音识别技术的准确率已基本达到人类的水平。微软旗下最新语音识别系统的识别错误率仅为5.9%，这和专业速记员将对话转录成文字的最低错误率一致。而微软也在一年前将语音识别系统的深度学习算法进行开源，使其他人工智能产品通过该算法拥有语音识别技术。海外市场调研机构预计，未来几年全球语音识别市场规模有望突破百亿美元。

问：是论文的形式么

答：亲亲您好，是的呢

问：是不是还可以问你问题

问：结合你身边的语音识别技术应用案例（如智能音箱、服务机器人），讨论其工作原理和流程。也是论文

答：亲亲您好，您说

问：说了呀，上面这个，你是真人么

答：亲亲，网络延迟，我这边刚看到亲

答：亲亲您好， 结合你身边的语音识别技术应用案例（如智能音箱、服务机器人），讨论其工作原理和流程。也是论文语音是人类自然文明的交互方式。计算机发明之后，让机器能够“听懂”人类的语言，理解语言中的内在含义，并能做出正确的回答就成为了人们追求的目标。我们都希望像科幻电影中那些智能先进的机器人助手一样，在与人进行语音交流时，让它听明白你在说什么。语音识别技术将人类这一曾经的梦想变成了现实。语音识别就好比“机器的听觉系统”，该技术让机器通过识别和理解，把语音信号转变为相应的文本或命令。 今年 3 月，雷军在两会的媒体沟通会上表示，“去年年初，小米设立了探索实验室，不久将有重磅级的人工智能产品发布。”传闻已久小米人工智能产品——小米 AI 音箱终于现身。在发布会上，王川特意提到了小米脑王刚博士带领的 NLP 团队，也就是说小米已经用上了自己的 NLP 技术。但是语音识别方面，小米 AI 音箱仍然采用了第三方的技术。不过，AI科技大本营发现，就在几天前，小米在 arXiv 上首次提交了一篇端对端的语音识别论文。这篇论文实际上是西工大计算机学院和小米共同完成，四位作者分别是单长浩、张俊博、王育军、谢磊。其中单长浩是西工大在小米的实习生，谢磊是西工大教授，而王育军、张俊博则是小米的工程师。小米实际线上采用的技术方案和市场上的主流方案并没有本质区别，应该说大家上线的都是很先进很实用的方案。从识别率上看，小米并不谋求通用领域极致的识别率，但谋求某些垂域极致的识别率，比如小米电视。语音识别率从来都是训练和测试数据匹配的问题。我们现在已经在小米电视数据集上取得了非常高的识别率，这除了端对端技术抑制了监督错误传播，数据的匹配功不可没。小米不认同识别率横向对比，因为识别任务在不同测试集上没有可比性，测试集上超高的识别率也不代表每一个用户的真实体验。同一个领域任务上的优势，就是我们的训练数据质量高、投入的精力多。

答：亲亲您好，目前这项技术还停留在算法验证阶段。优势就是这项技术本身的优点决定的：即它摒弃了传统离散序列模型的一些不准确假设，抑制了模型训练中间过程的监督信息的错误传播。这个技术还有一个重大优势就是降低了语音识别的开发门槛，减少了开发人员对专业知识和专业语言资源的依赖。只要有海量文字和对应语音，即使没有语音识别研发经验的人也都可以开发出语音识别系统。近来端对端语音识别越来越受到关注，这种技术可以不进行预定义校准(predefined alignments)，直接将语音转换为文本。在本文中，我们探究了如何使用基于注意力机制普通话语音识别编码器—解码器模型，并在业界得出了首个令人满意的结果。通过跳帧和正则化权重，我们减小了源序列的长度，从而使模型获得了更好的泛化和收敛能力。