目前，基于YQ5969的語(yǔ)音識(shí)別芯片原理實(shí)現(xiàn)的語(yǔ)音識(shí)別與控制系統(tǒng)，
    具有體積小、成本低、便于攜帶等優(yōu)點(diǎn)。
    該語(yǔ)音識(shí)別芯片原理基于以下幾個(gè)基本模塊所構(gòu)成：
 
    
語(yǔ)音識(shí)別芯片原理
    該語(yǔ)音識(shí)別芯片原理模塊的主要任務(wù)是從輸入語(yǔ)音信號(hào)中提取聲學(xué)特征，
    對(duì)環(huán)境噪聲、通話信道、說話人聲道特征等進(jìn)行歸一化和補(bǔ)償，
    盡量降低參數(shù)分量之間的耦合，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，得到聲學(xué)建模和匹配的特征。
    語(yǔ)音識(shí)別芯片原理發(fā)音詞典包含系統(tǒng)所能處理的詞匯集及其音素序列，
    通過訓(xùn)練好的模型對(duì)語(yǔ)音進(jìn)行解碼，獲得最可能的詞序列，
    發(fā)音詞典實(shí)際提供了聲學(xué)模型建模單元與語(yǔ)言模型建模單元間的關(guān)聯(lián)映射。
    
    該語(yǔ)音識(shí)別芯片原理是使用隱馬爾可夫模型來(lái)刻畫一個(gè)音素內(nèi)部子狀態(tài)變化，
    來(lái)解決特征序列到多個(gè)語(yǔ)音基本單元之間對(duì)應(yīng)關(guān)系的問題。而在訓(xùn)練的時(shí)候，
    我們需要使用 Baum-Welch 算法[23] 學(xué)習(xí)隱馬爾可夫模型參數(shù)，
    進(jìn)行似然估計(jì) (Maximum Likelihood Estimation, MLE)。
    Baum-Welch 算法是EM (Expectation-Maximization) 算法的一種特例，
    利用前后項(xiàng)概率信息迭地依次進(jìn)行計(jì)算條件期望的 E 步驟和條件期望的 M 步驟。
    
    YQ5969語(yǔ)音識(shí)別芯片原理主要是刻畫人類語(yǔ)言表達(dá)的方式習(xí)慣，
    著重描述了詞與詞在排列結(jié)構(gòu)上的內(nèi)在聯(lián)系。在語(yǔ)音識(shí)別解碼的過程中，
    在詞內(nèi)轉(zhuǎn)移參發(fā)聲詞典、詞間轉(zhuǎn)移參語(yǔ)言模型，好的語(yǔ)言模型不僅能夠提高解碼效率，
    還能在一定程度上提高識(shí)別率。
    
    該語(yǔ)音識(shí)別芯片原理的語(yǔ)言模型分為規(guī)則模型和統(tǒng)計(jì)模型兩類，
    統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型用概率統(tǒng)計(jì)的方法來(lái)刻畫語(yǔ)言單位內(nèi)在的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，
    其設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單實(shí)用而且取得了很好的效果，
    已經(jīng)被廣泛用于語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器翻譯、情感識(shí)別等領(lǐng)域。
    當(dāng)前詞的概率只與前N-1 個(gè)詞相關(guān)。于是詞序列 w1, . . . , wm 的概率 P(w1, . . . , wm)
 
    
    為了得到公式中的每一個(gè)詞在給定上文下的概率，
    語(yǔ)音識(shí)別芯片原理需要一定數(shù)量的該語(yǔ)言文本來(lái)估算。
    可以直接使用包含上文的詞對(duì)在全部上文詞對(duì)中的比例來(lái)計(jì)算該概率，即
 
    對(duì)于在文本中未出現(xiàn)的詞對(duì)，我們需要使用平滑方法來(lái)進(jìn)行近似，
    如 Good-Turing估計(jì)或 Kneser-Ney 平滑等。
    語(yǔ)音識(shí)別芯片原理解碼器是語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的核心之一，
    利用先進(jìn)的加權(quán)有限狀態(tài)轉(zhuǎn)換(WFST)技術(shù)，將聲學(xué)模型、發(fā)音詞典、
    語(yǔ)言模型進(jìn)行有效整合，并以最有效的方式，對(duì)輸入的語(yǔ)音信號(hào)特征進(jìn)行搜索和匹配，
    到統(tǒng)計(jì)意義下最匹配的詞串作為識(shí)別結(jié)果。
    
    語(yǔ)音識(shí)別芯片原理特征的穩(wěn)定性、模型的精度和覆蓋能力、解碼的效率和質(zhì)量，
    是影響語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的核心技術(shù)。
    人麥信息團(tuán)隊(duì)，對(duì)這些領(lǐng)域有超過20年的研究經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)積累，
    具有國(guó)際{yl}的核心技術(shù)和整合能力，是語(yǔ)音識(shí)別芯片原理的核心競(jìng)爭(zhēng)力所在。                     
    人麥信息的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)有如下幾大特色：
 
    語(yǔ)音識(shí)別芯片原理基于大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)，
    擁有上千小時(shí)的語(yǔ)音數(shù)據(jù)和TB量級(jí)文本數(shù)據(jù)，作為聲學(xué)和語(yǔ)言建模語(yǔ)料。
    語(yǔ)音識(shí)別芯片原理成熟的特征處理、聲學(xué)和語(yǔ)言建模方法，
    包括抗噪特征抽取，最小音素錯(cuò)誤(MPE/fMPE)區(qū)分度訓(xùn)練，說話人自適應(yīng)訓(xùn)練(SAT)，
    基于深層經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)的聲學(xué)建模方法，基于Map-Reduce的海量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言建模方法的深度整合，
    使語(yǔ)音識(shí)別芯片原理的模型精度達(dá)到國(guó)際{lx1}水平。
    
    語(yǔ)音識(shí)別芯片原理深度優(yōu)化的快速解碼算法，
    采用基于WFST動(dòng)靜態(tài)結(jié)合的Viterbi解碼技術(shù)，
    針對(duì)大規(guī)模連續(xù)語(yǔ)音的識(shí)別任務(wù)，在詞匯量達(dá)到數(shù)十萬(wàn)、
    語(yǔ)言模型達(dá)到數(shù)十GB量級(jí)的巨大搜索空間到對(duì)應(yīng)說話語(yǔ)音的句子匹配，
    在準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性上都達(dá)到國(guó)際{lx1}水平。
    
    人麥信息的語(yǔ)音識(shí)別芯片原理為了實(shí)現(xiàn)好的識(shí)別效果，
    采用了復(fù)雜度非常高的算法，也使用了大量的資源文件。
    因此人麥信息的語(yǔ)音識(shí)別芯片原理的性能指標(biāo)是受軟件和硬件多方面因素影響的。
    下面將對(duì)影響語(yǔ)音識(shí)別芯片原理性能的因素進(jìn)行一些分析和說明。
 
    
    1.測(cè)試 CPU 運(yùn)算能力：因?yàn)檎Z(yǔ)音識(shí)別芯片原理內(nèi)部進(jìn)行了大量的邏輯和數(shù)學(xué)運(yùn)算，
    運(yùn)行語(yǔ)音識(shí)別的 CPU 運(yùn)算能力（簡(jiǎn)單可以用 CPU 的主頻來(lái)表示）
    會(huì)極大的影響識(shí)別系統(tǒng)的性能表現(xiàn)。CPU 主頻越高識(shí)別系統(tǒng)的性能越高；
    2.內(nèi)存：語(yǔ)音識(shí)別芯片原理在的過程中，使用了大量的內(nèi)存進(jìn)行中間數(shù)據(jù)的存貯，
    并且內(nèi)存中的數(shù)據(jù)進(jìn)行了非常頻繁的操作和計(jì)算，因此內(nèi)存的可用大小和存取速度
    對(duì)識(shí)別系統(tǒng)的性能也有顯著的影響，如果內(nèi)存容量低于要求的大小，
    語(yǔ)音識(shí)別芯片原理不能表現(xiàn)出性能；
    內(nèi)存的存取速度越快，識(shí)別系統(tǒng)的性能也會(huì)越好。
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肖先生   微信：dao91123