主流方向是更深更復雜的神經網絡技術融合端到端技術。2018年，科大訊飛提出深度全序列卷積神經網絡（DFCNN），DFCNN使用大量的卷積直接對整句語音信號進行建模，主要借鑒了圖像識別的網絡配置，每個卷積層使用小卷積核，并在多個卷積層之后再加上池化層，通過累積非常多卷積池化層對，從而可以看到更多的歷史信息。2018年，阿里提出LFR-DFSMN（LowerFrameRate-DeepFeedforwardSequentialMemoryNetworks）。該模型將低幀率算法和DFSMN算法進行融合，語音識別錯誤率相比上一代技術降低20%，解碼速度提升3倍。FSMN通過在FNN的隱層添加一些可學習的記憶模塊，從而可以有效的對語音的長時相關性進行建模。而DFSMN是通過跳轉避免深層網絡的梯度消失問題，可以訓練出更深層的網絡結構。2019年，百度提出了流式多級的截斷注意力模型SMLTA，該模型是在LSTM和CTC的基礎上引入了注意力機制來獲取更大范圍和更有層次的上下文信息。其中流式表示可以直接對語音進行一個小片段一個小片段的增量解碼；多級表示堆疊多層注意力模型；截斷則表示利用CTC模型的尖峰信息，把語音切割成一個一個小片段，注意力模型和解碼可以在這些小片段上展開。在線語音識別率上。聲音從本質是一種波，也就是聲波，這種波可以作為一種信號來進行處理。遼寧語音識別庫
2）初始化離線引擎：初始化訊飛離線語音庫，根據本地生成的語法文檔，構建語法網絡，輸入語音識別器中；（3）初始化聲音驅動：根據離線引擎的要求，初始化ALSA庫；（4）啟動數據采集：如果有用戶有語音識別請求，語音控制模塊啟動實時語音采集程序；（5）靜音切除：在語音數據的前端，可能存在部分靜音數據，ALSA庫開啟靜音檢測功能，將靜音數據切除后傳送至語音識別引擎；（6）語音識別狀態檢測：語音控制模塊定時檢測引擎系統的語音識別狀態，當離線引擎有結果輸出時，提取語音識別結果；（7）結束語音采集：語音控制模塊通知ALSA，終止實時語音數據的采集；（8）語義解析：語音控制模塊根據語音識別的結果，完成語義解析，根據和的內容，確定用戶需求，根據的內容，確認用戶信息；（9）語音識別結束：語音控制模塊將語義解析的結果上傳至用戶模塊，同時結束本次語音識別。根據項目需求，分別在中等、低等噪音的辦公室環境中，對語音撥號軟件功能進行科學的測試驗證。廣州新一代語音識別介紹從技術來看，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。
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。
取距離近的樣本所對應的詞標注為該語音信號的發音。該方法對解決孤立詞識別是有效的，但對于大詞匯量、非特定人連續語音識別就無能為力。因此，進入80年代后，研究思路發生了重大變化，從傳統的基于模板匹配的技術思路開始轉向基于統計模型（HMM）的技術思路。HMM的理論基礎在1970年前后就已經由Baum等人建立起來，隨后由CMU的Baker和IBM的Jelinek等人將其應用到語音識別當中。HMM模型假定一個音素含有3到5個狀態，同一狀態的發音相對穩定，不同狀態間是可以按照一定概率進行跳轉；某一狀態的特征分布可以用概率模型來描述，使用的模型是GMM。因此GMM-HMM框架中，HMM描述的是語音的短時平穩的動態性，GMM用來描述HMM每一狀態內部的發音特征。基于GMM-HMM框架，研究者提出各種改進方法，如結合上下文信息的動態貝葉斯方法、區分性訓練方法、自適應訓練方法、HMM/NN混合模型方法等。這些方法都對語音識別研究產生了深遠影響，并為下一代語音識別技術的產生做好了準備。自上世紀90年代語音識別聲學模型的區分性訓練準則和模型自適應方法被提出以后，在很長一段內語音識別的發展比較緩慢，語音識別錯誤率那條線一直沒有明顯下降。DNN-HMM時代2006年。意味著具備了與人類相仿的語言識別能力。
語音識別包括兩個階段:訓練和識別。不管是訓練還是識別，都必須對輸入語音預處理和特征提取。訓練階段所做的具體工作是收集大量的語音語料，經過預處理和特征提取后得到特征矢量參數，通過特征建模達到建立訓練語音的參考模型庫的目的。而識別階段所做的主要工作是將輸入語音的特征矢量參數和參考模型庫中的參考模型進行相似性度量比較，然后把相似性高的輸入特征矢量作為識別結果輸出。這樣，終就達到了語音識別的目的。語音識別的基本原理是現有的識別技術按照識別對象可以分為特定人識別和非特定人識別。特定人識別是指識別對象為專門的人，非特定人識別是指識別對象是針對大多數用戶，一般需要采集多個人的語音進行錄音和訓練，經過學習，達到較高的識別率。基于現有技術開發嵌入式語音交互系統，目前主要有兩種方式:一種是直接在嵌入式處理器中調用語音開發包;另一種是嵌入式處理器外擴展語音芯片。第一種方法程序量大，計算復雜，需要占用大量的處理器資源，開發周期長;第二種方法相對簡單，只需要關注語音芯片的接口部分與微處理器相連，結構簡單，搭建方便，微處理器的計算負擔降低，增強了可靠性，縮短了開發周期。本文的語音識別模塊是以嵌入式微處理器為說明。它融合了語言學、計算機科學和電氣工程領域的知識和研究。青海語音識別在線
語音識別應用包括語音用戶界面，例如語音撥號、呼叫路由、多用戶設備控制、搜索、簡單的數據輸入等。遼寧語音識別庫
Siri、Alexa等虛擬助手的出現，讓自動語音識別系統得到了更廣的運用與發展。自動語音識別(ASR)是一種將口語轉換為文本的過程。該技術正在不斷應用于即時通訊應用程序、搜索引擎、車載系統和家庭自動化中。盡管所有這些系統都依賴于略有不同的技術流程，但這些所有系統的第一步都是相同的：捕獲語音數據并將其轉換為機器可讀的文本。但ASR系統如何工作？它如何學會辨別語音？本文將簡要介紹自動語音識別。我們將研究語音轉換成文本的過程、如何構建ASR系統以及未來對ASR技術的期望。那么，我們開始吧！ASR系統：它們如何運作？因此，從基礎層面來看，我們知道自動語音識別看起來如下：音頻數據輸入，文本數據輸出。但是，從輸入到輸出，音頻數據需要變成機器可讀的數據。這意味著數據通過聲學模型和語言模型進行發送。這兩個過程是這樣的：聲學模型確定了語言中音頻信號和語音單位之間的關系，而語言模型將聲音與單詞及單詞序列進行匹配。這兩個模型允許ASR系統對音頻輸入進行概率檢查，以預測其中的單詞和句子。然后，系統會選出具有**高置信度等級的預測。**有時語言模型可以優先考慮某些因其他因素而被認為更有可能的預測。因此，如果通過ASR系統運行短語。遼寧語音識別庫