人工智能之语音识别(ASR)，AI产品经理必须知道的语音识别技术原理！

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2023-09-30 16:16:26

语音识别(ASR)的核心概念

语音识别(ASR)是将声音转化为文字的过程，是语音交互中最基础的一个AI技术环节，常见的如siri，智能音箱等。

1.语音识别原理流程

语音识别，大体可分为“传统”识别方式与“端到端”识别方式，其主要差异体现在声学模型上。“传统”方式的声学模型一般采用隐马尔可夫模型(HMM)，而“端到端”方式一般采用深度神经网络(DNN)。

实际场景，有很多种异常情况，会导致语音识别的效果大打折扣，比如距离太远了，发音不标准，环境嘈杂，打断等等。所以，还需要有各种解决方案来配合。

2.远场语音识别(FarfieldVoiceRecognition)

远场语音识别，简称远场识别，是指在远离语音输入设备的情况下，通过麦克风阵列等技术实现语音识别。

3.麦克风阵列(MicrophoneArray)

麦克风阵列由一定数目的声学传感器（一般是麦克风）组成，用来对声场的空间特性进行采样并处理的系统。

4.全双工(Full－Duplex)

全双工是指能够同时进行语音识别和交互的技术，包含feature人声检测、智能断句、拒识和回声消除(AutomaticEchoCancellation，简称AEC，在播放的同时可以拾音)。

5.纠错

纠错是指根据场景/功能领域不同，AI来主动纠错，或者用户主动纠错，解决语音识别中同音字（词）等各种异常情况，导致识别出来的文字有偏差的问题。

总的来说，远场语音识别时，需要前后端结合去完成，包括在前端使用麦克风阵列硬件，对声源定位并通过自适应波束进行语音增强，在前端完成远场拾音，并解决噪声、混响、回声等带来的影响。另一方面，在后端的语音识别上，还需要结合基于大数据训练、针对远场环境的声学模型，才能较好解决识别率的问题。

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语音识别 ASR 远场语音识别麦克风阵列纠错全双工

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