介绍了一种以ARM为核心的嵌入式语音识别模块的设计与实现。模块的核心处理单元选用ST公司的基于ARM Cortex-M3内核的32位处理器STM32F103C8T6。本模块以对话管理单元为中心，通过以LD3320芯片为核心的硬件单元实现语音识别功能，采用嵌入式操作系统μC/OS-II来实现统一的任务调度和外围设备管理。经过大量的实验数据验证，本文设计的语音识别模块具有高实时性、高识别率、高稳定性的优点。本文引用地址：http://www.eepw.com.cn/article/201706/347845.htm
Embedded, Large Vocabulary Continuous Speech Recognition with NLU
可以说，语音识别是人类征服人工智能的前沿阵地，是目前机器翻译、自然语言理解、人机交互等的奠基石。
据科技资讯网站zdnet（www.zdnet.com）报道，谷歌开发出了可在未联网的Nexus 5智能手机上实时运行的语音识别系统。该系统无需通过远程数据中心进行运算，所以在没有可靠网络的情况下亦可通过智能手机、智能手表或其他内存有限的电子设备使用语音识别功能。 谷歌的科研人员表示，研发该系统的目的是创建在本地运行的轻量级、嵌入式、准确度高的语音识别系统。轻量级是指这套系统仅20.3MB，而在搭载2.26GHz CPU和2GB内存的Nexus 5上测试时，系统在开放式听写任务中的错误率仅为13.5%。 当然
以下内容来自于Sensory网站，作者为Sensory CEO Todd Mozer -
语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。 语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别技术车联网也得到了充分的引用，例如在翼卡车联网中，只需按一键通客服人员口述即可设置目的地直接导航，安全、便捷。
前言：本文作者@焦糖玛奇朵，是我们“AI产品经理大本营”早期成员，下面是她分享的第1篇文章，欢迎更多有兴趣“主动输出”的朋友们一起加入、共同进步：） 📷 音频由公众号“闪电配音”提供 媒体和AI巨头们乐于给大众描绘一幅幅精彩的未来生活蓝图：人工智能可以化身为你的爱车，在沙漠、森林或小巷中风驰电掣；可以是智慧公正的交警，控制红绿灯、缓解交通的拥挤；还可以是给人以贴心照顾的小助理，熟悉你生活中的每一处小怪癖。 在看到这些美妙的畅想之后，作为一个严谨认真的AI产品经理，我不禁想去探索上述美好未来的实现路径；今天，
首先，如下图所示是一个常见的语音识别框架图，语音识别系统的模型通常由声学模型和语言模型两部分组成，分别对应于语音到音节概率的计算和音节到字概率的计算。这里我们要探讨的GMM-HMM模型属于其中的声学模型。
编辑导语 近日，腾讯云正式上线智能语音服务。智能语音是由腾讯微信AI团队自主研发的语音处理技术，可以满足语音识别、语音合成、声纹识别等需求。 这是继微信支付提速、微信公众号CDN加速、微信公众号安全护航等一系列动作之后，腾讯云联合微信发布的又一重大举措。腾讯云智能语音服务将以强大的垂直领域定制化服务，打造专业高效的语音大脑。 一、识别率行业领先云端+嵌入式开放 语音作为继键盘、鼠标、触屏之后人机交互的新体验，其识别技术被广泛应用在呼叫中心、网络搜索、智能终端、移动应用、人工智能等各大领域。 腾讯云平台联合微
AI科技评论按：Interspeech 会议是全球最大的综合性语音信号处理领域的科技盛会，首次参加的腾讯 AI Lab共有8篇论文入选，居国内企业前列。这些论文有哪些值得一提的亮点？一起看看这篇由腾讯 AI Lab供稿的总结文章。 另外，以上事件在雷锋网旗下学术频道 AI 科技评论数据库产品「AI 影响因子」中有相应加分。
嵌入式音频处理技术的迅猛发展正在改变我们的生活方式，从音频流媒体到声音识别，这个领域为人们的生活和工作带来了巨大的影响。本文将探讨嵌入式音频处理技术的最新趋势和应用，以及提供相关的代码示例。
自2017年开始，“AIoT”一词便开始频频刷屏，成为物联网的行业热词。“AIoT”即“AI+IoT”，指的是人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合。当前，已经有越来越多的人将AI与IoT结合到一起来看，AIoT作为各大传统行业智能化升级的最佳通道，已经成为物联网发展的必然趋势。本场chat我们一起学习什么是AIoT，如何入门AIoT开发，在人工智能物联网时代来临之前做好知识储备。
智能语音在近年一直是个很火的话题，商业应用也在不断增加，在10月10号的深蓝&大咖面对面活动中，我们邀请到了语音界大佬陈果果博士，针对目前语音领域问题进行分享与探讨。
音频是许多物联网应用不可或缺的组成部分, 包括消费品（如扬声器、耳机、可穿戴设备），医疗设备（如助听器），自动化工业控制应用、娱乐系统和汽车的信息娱乐设备等。
嵌入式系统作为一种集成了硬件与软件的计算系统，已经在各行各业发挥着至关重要的作用。然而，随着技术的不断发展，嵌入式系统也在经历着巨大的变革。本文将探讨嵌入式系统的未来发展趋势，着重介绍融合、边缘计算与智能化这三个方面，并通过代码实例来展示其中的一些关键技术。
软件架构风格—闭环控制架构（过程控制） 当软件被用来操作一个物理系统时，软件与硬件之间可以粗略地表示为一 个反馈循环，这个反馈循环通过接受一定的输入，确定一系列的输出，最 终使环境达到一个新的状态。
通常我们说到语音识别技术的时候，指的是整个语音对话系统，如图所示，语音对话系统通常包括四个主要组成部分的一个或多个：语音识别系统将语音转化为文本、语义理解系统提取用户说话的语义信息、文字转语音系统将内容转化为语音、对话管理系统连接其他三个系统并完成与实际应用场景的沟通。所有这些部分对建立一个成功的语音对话系统都是很关键的。
嵌入式系统已经成为我们生活中不可或缺的一部分，从智能手机到家用电器，几乎每个设备都搭载了嵌入式技术。随着人工智能的快速发展，将神经网络应用于嵌入式设备上变得越来越普遍。本文将深入探讨嵌入式人工智能的现状，以及神经网络在边缘设备上的应用。
Human Language Processing研究的内容根据输入输出的不同，可以分为如下6种
近期，不断有AR眼镜厂商融资的消息爆出。其中，国内品牌表现不俗。在VR产品占据主流的今天，AR市场不免显得有些冷清。毕竟提到AR智能眼镜，你脑海中也只有HoloLens一闪而过。其实在国内，AR市场并
https://voicebot.ai/2020/07/11/improved-voice-control-accuracy-with-domain-specific-assistants/
对于想进入语音识别领域的学习者来说，了解语音识别系统的一些基本概念，会有助于更快的进入这个行业的交流平台，本文对语音识别系统的一些常见概念做了整理，希望能对刚开始接触语音学习的人有所帮助。
语音控制的基础就是语音识别技术，可以是特定人或者非特定人的。非特定人的应用更为广泛，对于用户而言不用训练，因此也更加方便。语音识别可以分为孤立词识别，连接词识别，以及大词汇量的连续词识别。对于智能机器人这类嵌入式应用而言，语音可以提供直接可靠的交互方式，语音识别技术的应用价值也就不言而喻。 1 语音识别概述 语音识别技术最早可以追溯到20世纪50年代，是试图使机器能“听懂”人类语音的技术。按照目前主流的研究方法，连续语音识别和孤立词语音识别采用的声学模型一般不同。孤立词语音识别一般采用DTW动态时间规整
选自arXiv 作者：Anuroop Sriram等 机器之心编译 参与：李亚洲、李泽南 百度最近发表的一篇论文提出使用生成对抗网络（GAN）目标来实现鲁棒的语音识别系统，作者表示新框架不依赖信号处理中经常需要的领域专业知识或简化假设，直接鼓励以数据驱动的方式产生鲁棒性。更多细节内容，请查看论文原文。 自动语音识别（ASR）支持的语音助手、智能音箱等逐渐成为我们日常生活的一部分，例如 Siri、Google Now、Cortana、Amazon Echo、Google Home、Apple HomePod、
自动语音识别技术在十多年之前还难登大雅之堂，但现在它正成为人们和主要计算设备之间进行交互的主要手段。 据麻省理工学院报道，该院的研究人员已成功开发出了自动语音识别的低功耗专用芯片。通常人们在手机上启用一次语音识别软件需要消耗1瓦左右的电量，而这款新芯片只需消耗0.2到10毫瓦的电量；当然，具体的能耗大小和需要识别的单词数量有关。 在实际应用中，这可能意味着节约90%到99%的电量，从而使得语音控制可应用到相对简单的电子设备中；包括电容量有限而需要从其所处环境中吸取能量的设备，以及几个月才进行电池充电的设备。
版权申明：本文为博主窗户(Colin Cai)原创，欢迎转帖。如要转贴，必须注明原文网址 http://www.cnblogs.com/Colin-Cai/p/8490423.html 作者：窗户 QQ：6679072 E-mail：6679072@qq.com 0 引 言 智能家居是指利用先进的计算机技术、网络通信技术、综合布线技术，将与家居生活有关的各种子系统有机地结合在一起，通过统筹管理，让家居生活更加舒适、安全、有效。随着社会全面的信息化、智能化和网络化，智能家居的日益
识别「谁说了什么」，也就是「说话人分类」任务是自动理解人类对话音频的关键步骤。例如，在一个医生与患者的对话中，「患者」在回答医生的问题（「你经常服用心脏病药物吗？」）时说了「Yes」，这和医生用反问的语气说「Yes？」的含义截然不同。
Sensory是嵌入式语音软件，或者说是边缘侧语音技术的行业和技术领导者，作为专注于边缘侧语音人工智能的厂商，Sensory可以用很多种技术方式和解决方案满足用户对隐私的关切。
Maix-Speech是专为嵌入式环境设计的离线语音库，设计目标包括：ASR/TTS/CHAT
20世纪以来随着电子技术的不断发展，以及人类对于自身的不断了解，机器人的研究也在不断的深入。现阶段能做出外表接近人类的机器人，走路接近人类的机器人……但这些都属于很前沿的领域，研究门槛高，实际的商业用途不是很广，所以大多还停留在样品阶段，走进市场的很少。随着互联网和智能手机的大潮，嵌入式处理器正在完成以前台式处理器做不到的事情，于是乎机器人现阶段又被重新定义。在现在的消费领域，某些配备智能处理器和具有互联网功能的产品也被成为了机器人，下面列举一些成熟产品的例子： 下图是两款国内厂家生产的机器人的产品，属于
对于窃取用户语音隐私这件事，企业和用户基本上都是各执一词。有的企业表示，从技术上，目前声音信息的处理，远达不到通过麦克风去获取个人隐私的水平。
随着智能音箱、语音助手等应用的出现，普通人也可以像科幻场景一样使用语音与机器进行交流。语音关键词检测是实现人机语音交互的重要技术，被广泛地应用于各类智能设备、语音检索系统当中。语音关键词检测可以分成两种，一种是用于设备唤醒、设备控制keyword spotting；一种是应用于语音文档检索的spoken termdetection，二者虽然名字类似，但从功能侧重和技术路线上都有所区别。本次分享介绍语音关键词检测的主要方法与最新进展。
可靠、稳健、可泛化的语音识别是机器学习领域一个持续的挑战。通常，训练自然语言理解模型需要包含数千小时语音和数百万（甚至数十亿）单词文本的语料库，以及能够在合理时间内处理这些数据的强大硬件。
对攻击语音识别系统的研究表明，某些隐藏的语音命令人类无法听见，但是这些声音却可以控制系统。在最近的一些实验中，研究者设计了一个完全听不见的攻击：DolphinAttack，通过将人声负载在高频载波上，可以通过Siri使iPhone发起FaceTime通话。
高通公司人工智能研究人员表示，该公司正在研制用于智能终端的语音识别系统，通过综合采用循环神经网络和卷积神经网络，该系统语音识别准确率可达95%。
【新智元导读】微软语音识别系统取得最新突破：微软的语音对话研究小组在Switchboard语音识别任务中，将错误率从去年的 5.9% 再一次降低到 5.1%，达到目前最先进水平。 去年，微软的语音与对话研究小组宣布在Switchboard 对话语音识别任务上达到人类水平，实现里程碑式的突破。 微软技术Fellow黄学东在微软官方博客上称，这意味着，他们创造了一种技术，可以在对话中识别词语，且与人类专业的速记员水平相当。 黄学东在博客上说：“在我们的转录系统达到5.9％的错误率之后，其他研究人员进行了自己的研
语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition (ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
【新智元导读】 IEEE 院士、Cognite Ventures 的首席执行官 Chris Rowen 花了十天时间，拜访了北京、深圳、上海和杭州等地多家深度学习初创公司，认为中国深度学习初创公司正值“乱世”，创业环境和硅谷非常相似，和其他亚洲市场则颇有不同。这趟访问让他大开眼界，既印证了他长久以来的一些认识，也在很多重要方面改变了他的观点。他撰文公布了他的“观察结果”，并对其中七家公司做了特别点评。 在 IEEE院士、Cognite Ventures 的首席执行官 Chris Rowen 看来，中国深度学
智能语音技术已经在生活中随处可见，常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人，这些都有着智能语音技术的身影。智能语音是由语音识别，语音合成，自然语言处理等诸多技术组成的综合型技术，对开发者要求高，一直是企业应用的难点。
消费者越来越需要可以随时通过语音控制的产品，可以与数字世界更加安全的和自然的交互。
法国初创企业Snips利用车载嵌入式语音助手展示其新技术——语音助手软件开发套件（software developer kit，SDK）。 Snips的SDK与亚马逊Alexa与谷歌助手（Google
如今人工智能大热，不管什么行业都会联想到人工智能，当年的PC时代，到现在的移动时代，主要还是靠文字搜索，显然，文字搜索的效率和局限性相比语音差了很多。
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，拖更的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦！
智能语音技术已经在生活中随处可见，常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人，这些都有着智能语音技术的身影。智能语音是由语音识别，语音合成，自然语言处理等诸多技术组成的综合型技术，对开发者要求高，一直是企业应用的难点。 飞桨语音模型库 PaddleSpeech ，为开发者提供了语音识别、语音合成、声纹识别、声音分类等多种语音处理能力，代码全部开源，各类服务一键部署，并附带保姆级教学文档，让开发者轻松搞定产业级应用！ PaddleSpeech 自开源以来，就受到了开发者们的广泛关注，关注度持续上涨。
苹果的人脸识别标志着嵌入式人工智能第二阶段的开始，在这一阶段，更多的智能发生在独立于云的设备上。但它们并不是唯一的选择。 “健谈”的智能助手已经成为消费设备的标配，比如手机和智能手表。这些都是人工智能
【新智元导读】目前最好的语音识别系统采用双向长短时记忆网络（LSTM，LongShort Term Memory），但是，这一系统存在训练复杂度高、解码时延高的问题，尤其在工业界的实时识别系统中很难应用。科大讯飞在今年提出了一种全新的语音识别框架——深度全序列卷积神经网络（DFCNN，Deep Fully Convolutional NeuralNetwork），更适合工业应用。本文是对科大讯飞使用DFCNN应用于语音转写技术的详细解读，其外还包含了语音转写中口语化和篇章级语言模型处理、噪声和远场识别和文本
在波士顿的Re-Work深度学习峰会上，高通公司的人工智能研究员Chris Lott介绍了他的团队在新的语音识别程序方面的工作。
机器之心原创 参与：高静宜、藤子 前段时间，一个来自猎户星空的工程师在工位上安装了一套人脸识别系统用于侦测老板的出没，这条消息霸屏程序员们的朋友圈。实际上，猎户星空的人脸识别已在门禁、手机等生活场景中落地。此外，其语音技术已能实现全链路远场景交互，并已应用于小雅音箱，并为小米音箱提供了语音合成技术。 白发苍苍的老人修剪着盆景：「小雅，给我来一段《沙家浜》吧。」小雅播放了《沙家浜》，并根据老人的要求调高了音量。 小女孩趴在桌子上：「小雅，我想听昨天的《黑猫新警长》。」小雅告诉小女孩，《黑猫新警长》没有更新，随
导读：目前最好的语音识别系统采用双向长短时记忆网络（LSTM，LongShort Term Memory），但是，这一系统存在训练复杂度高、解码时延高的问题，尤其在工业界的实时识别系统中很难应用。科大讯飞在今年提出了一种全新的语音识别框架——深度全序列卷积神经网络（DFCNN，Deep Fully Convolutional NeuralNetwork），更适合工业应用。本文是对科大讯飞使用DFCNN应用于语音转写技术的详细解读，其外还包含了语音转写中口语化和篇章级语言模型处理、噪声和远场识别和文本处理实时
机器之心整理 演讲者：俞栋 5 月 27-28 日，机器之心在北京顺利主办了第一届全球机器智能峰会（GMIS 2017），来自美国、加拿大、欧洲，中国香港及国内的众多顶级专家分享了精彩的主题演讲。在这
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