语音识别技术优点（语音识别技术概述）

远场语音识别技术难点有什么呢?

1、语音分离技术，你得找到哪个是你想要的语音，哪些不是吧。这个技术可以通过麦克风阵列实现，多个麦克风，根据到达不同麦克风的时间差，区分多个声源。也可以通过单麦克风，寻找频谱间差异做语音分离。

2、做好嘈杂环境的语音识别，难点是如何将杂音与人声分离。传统的音频识别需要人工设计模块，并依靠Hidden Markov Models，常常需要大量的人力和经验来调整模型噪音和语音变异。

3、最终，语音识别是要进一步拓展我们的交流空间，让我们能更加自由地面对这个世界。

4、这种模型由于估计简单，适合海量数据训练，同时有成熟的区分度训练技术支持，长期以来，一直在语音识别应用中占有垄断性地位。但这种混合高斯模型本质上是一种浅层网络建模，不能充分描述特征的状态空间分布。

5、说一点我的个人见解：嘈杂环境的语音识别在于干扰因素太多。鸡尾酒会例子就更是如此。我觉得未来语音识别的发展方向除了继续在神经算法上发力之外，还需要持续在于如下方法上：在识别端预先构建一个先验式的对话模型。

6、语音控制的智能小车技术问题难点有：如何提高语音识别的准确率和实时性。如何实现自然语言的理解和生成，使得机器人能够与人进行流畅和友好的对话。

1、非特定人语音识别应用有的是基于音素的算法，这种模式下不需要采集很多人的声音样本，就可以做交互识别，但是缺点是识别率不高，识别性能不稳定。

2、这首先是因为计算机技术的发展为语音识别的实现提供了硬件和软件的可能，更重要的是语音信号线性预测编码（LPC）技术和动态时间规整（DTW）技术的提出，有效的解决了语音信号的特征提取和不等长匹配问题。

3、既然题主问到了动物声音的识别，不妨从鸟类不同种类语音识别的应用的参考开始。

CNN的卷积操作可以有效地捕捉到图像中的空间局部特征，并且具有参数共享的特性，减少了模型的参数量。循环神经网络（RNN）则更适合处理序列数据，例如自然语言和时间序列。

从广义上来说，NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。

区别就在循环层上。卷积神经网络没有时序性的概念，输入直接和输出挂钩；循环神经网络具有时序性，当前决策跟前一次决策有关。

DNN：存在着一个问题——无法对时间序列上的变化进行建模。然而，样本出现的时间顺序对于自然语言处理、语音识别、手写体识别等应用非常重要。对了适应这种需求，就出现了另一种神经网络结构——循环神经网络RNN。

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2、对话智能机器人小度助手好。小度助手已成为中国最大的对话式人工智能操作系统，搭载小度助手的设备单月语音交互次数达66亿次，可连接的IoT智能家居设备已超2亿，覆盖品类60多个。

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