語音識別參考文獻（語音識別文獻綜述）
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細數語音識別中的幾個former
Zipformer Zipformer通過結合Conformer、Squeezeformer的特點，提出了一個更快、內存更高效且性能更強的Transformer架構。它通過優化多頭自注意力模塊，利用非線性注意力學習全局信息，同時支持多種采樣率，以提升語音識別任務的效率。
Paraformer-large模型在AISHELL-1評測任務中取得了目前公開發表論文中最優的非自回歸模型性能，識別準確率遠超現有論文結果。在專業的第三方評測中，Paraformer-large的識別準確率超過98%，是目前公開測評中準確率最高的中文語音識別模型。
旗艦模型Paraformer為非自回歸端到端語音識別模型，已在普通話語音識別數據集上訓練，包含約6萬小時語音。通過增加時間戳預測和熱詞定制功能，以及基于FSMN-VAD的語音活動檢測和基于CT-Transformer的文本后處理標點符號模型，FunASR為構建高精度長音頻語音識別服務提供了堅實基礎。
INTERSPEECH 2022接收論文介紹了一款名為Paraformer的語音識別模型，該模型在識別率與計算效率方面表現出色。隨著端到端語音識別技術的興起，基于Transformer結構的系統逐漸成為主流。然而，由于其自回歸特性，逐字生成的過程導致計算復雜度隨目標字數線性增加，限制了其在工業中的應用。
在WeNet上，我們貢獻了完整的Branchformer訓練方案，并在encoder層數量、線性單元等參數上進行了相關實驗，以評估不同配置對模型性能的影響。總結，通過深入研究和實現，Branchformer在WeNet框架中得以成功復現，不僅展現了其在語音識別等任務上的高效性能，還為理解局部與全局特征的融合提供了新的視角。
語音識別流程包括預處理、話音檢測與斷句、音頻場景分析，以及識別引擎的使用。預處理包括格式轉換、音頻特征抽取，如FBank，以提升模型處理效率。話音檢測對離線應用是分句，對在線則是實時起點和尾點檢測。
MFCC特征提取
MFCC特征提取是一種音頻信號處理技術。MFCC，即Mel頻率倒譜系數，是一種在語音識別和音樂信息檢索等領域廣泛應用的特征提取方法。它的主要作用是從音頻信號中提取出反映音頻特性的重要信息，以便于后續的模型處理和分析。
就是把音頻信號中具有辨識性的成分提取出來，然后把其他的亂七八糟的信息扔掉，例如背景噪聲、情緒等等。MFCCs（Mel Frequency Cepstral Coefficents）是一種在自動語音和說話人識別中廣泛使用的特征。它是在1980年由Davis和Mermelstein搞出來的。
MFCC的倒譜分析即求解信號的倒譜特征參數，可通過同態處理實現。同態處理能將卷積關系轉換為求和關系，提取語音信號的頻譜包絡。引入一階差分（deltas）和二階差分（deltas-deltas）以捕捉語音信號的動態變化。一階差分計算公式為[公式]，其中t表示幀數，N通常取2，c指MFCC系數。
梅爾頻率倒譜系數（MFCC）是一種廣泛應用于自動語音和說話人識別的特征提取方法。其提取流程主要包括以下步驟：預處理、快速傅里葉變換、Mel濾波器、對數運算、離散余弦變換、動態特征提取。在預處理階段，我們執行預加重、分幀、加窗等操作。
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語音識別技術簡述(概念-原理)
1、語音識別技術是使智能設備理解人類語音的科學，涉及數字信號處理、人工智能、語言學、數理統計學、聲學、情感學及心理學等學科。它應用廣泛，如自動客服、語音翻譯、命令控制、語音驗證碼等。隨著人工智能的普及，語音識別技術日益成熟并廣泛應用。
2、語音識別技術原理及應用語音識別技術是一種計算機技術，它可以將人類說出的話語轉換成文字或數字。它是一種自然語言處理技術，可以將語音信號轉換成文本，從而實現人機交互。語音識別技術的原理是：首先，將語音信號轉換成數字信號，然后，通過語音識別算法，將數字信號轉換成文本。
3、語音識別技術，通常稱為自動語音識別（Automatic Speech Recognition，ASR），其核心目標在于將人類語音中的詞匯內容轉化為計算機可以理解的形式，如按鍵、二進制編碼或字符序列。這項技術廣泛應用于智能手機、智能家居設備以及各類語音助手中，為用戶提供更加便捷和人性化的交互方式。
4、語音識別技術就是讓機器通過識別和理解過程把語音信號轉變為相應的文本或命令的高技。語音識別技術主要包括特征提取技術、模式匹配準則及模型訓練技術三個方面。功能特點 多為中、小詞匯量的語音識別系統，即只能夠識別10~100詞條。只有近一兩年來，才有連續數碼或連續字母語音識別專用芯片實現。
5、語音識別技術是一種將語音轉換為文本的技術。它通常包括兩個主要步驟：語音預處理和語音識別。語音預處理步驟包括語音信號的采集、降噪、分幀、特征提取等操作。其中特征提取是指從語音信號中提取具有語音識別意義的信息，這些信息可以是聲譜圖、倒譜圖等。
6、語音識別技術，簡而言之，就是將人的語音轉換為文字信息的一種技術。它通過特定的算法和模型，識別并解析人們發出的聲音和語言，最終將其轉換成可編輯、可檢索的文本數據。在語音識別技術的實現過程中，一個關鍵環節是特征提取。
語音識別(一):簡介
語音識別，通常稱為自動語音識別（Automatic Speech Recognition，ASR），是將人類語音中的詞匯內容轉換為計算機可讀的輸入，一般理解為語音轉文本識別（Speech-To-Text， STT）。語音識別與語音合成(Text-To-Speech， TTS)相對應。
語音識別技術，作為人類與機器交流的橋梁，一直是科技領域追求的目標。它被比喻為“機器的聽覺系統”，正如中國物聯網校企聯盟所描述的那樣。語音識別技術的核心，是將人類的語音信號轉化為文本或指令。這不僅僅是一個簡單的翻譯過程，而是包含了復雜的識別與理解。
語音識別技術的應用廣泛，涵蓋語音撥號、語音導航、室內設備控制、語音文檔檢索以及簡單的聽寫數據錄入等場景。其與機器翻譯及語音合成技術相結合，能構建出更加復雜的應用，如實現語音到語音的翻譯。在語音識別技術的發展中，涉及多學科知識。
數字人智能對話系統:未來的人機交互新范式
1、數字人智能對話系統不僅在技術上實現了高度集成，還提供了一個創新的人機交互范式。Linly-Talker作為融合了最新人工智能技術的系統，為用戶提供了一個創新交流平臺，通過理解、回應用戶，以及逼真的數字人形象和語音，增強交互的真實感和沉浸度。
2、數字人：未來數字化交互的新趨勢 數字人，作為未來數字化交互的新趨勢，正逐漸融入我們的日常生活。它們不僅是簡單的數字化形象，更是集成了人工智能、計算機圖形學、語音合成等多項技術的產物，能夠模擬真實人類的行為與語言，為我們提供全新的交互體驗。數字人的出現，極大地擴展了人機交互的可能性。
3、在人工智能時代，數字世界正在影響現實世界，推動生產力提升和生產資料轉變，成為未來發展的趨勢和時代潮流。人類正利用人工智能技術提升各行各業的生產力，并將勞動生產資料轉化為數據。隨著信息互聯網、移動互聯網向智能互聯網的演進，出現了四個新的范式：新基建、新終端、新交互和新服務。
4、虛擬數字人正成為未來幾年的主要趨勢之一，它們在元宇宙浪潮的推動下，預計將引發數字人及其人機交互的深刻變革與重塑。 在數字經濟中，未來虛擬數字人無疑將成為最重要的組成部分。數字人的發展將首先解決數字人與實體之間的法律關系及邊界問題。
5、以更加精細化的服務，高擬人度的表現力和感染力，帶給客戶更多、更豐富的體驗。京東正在以人無己有的方案解決能力，從跟進式、主動式服務入手，將“數字人”客服打造成用戶專屬服務IP，以智能客服問答提升用戶體驗，為行業樹立了人工交互應用發展的新標桿，展現著人工智能技術的價值潛力和產業指導價值。
6、隨著技術的推進，數字人格研究正朝著更深層次邁進。1 未來，數字人格研究將關注如何在數字化環境中促進心理健康和社會適應。1 在“數字自我”和“數字人”的研究中，社交媒體的角色日益重要。1 虛擬化身和人機交互的頻率不斷攀升，研究者探究數字人格的動態變化和新技術的影響。