文章摘要：智能語音識(shí)別是一種人機(jī)交互技術(shù)，能夠?qū)⑷祟惖恼Z音信息轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可讀的文本或指令，從而實(shí)現(xiàn)語音控制和自然語言交互。

一、智能語音識(shí)別的功能

智能語音識(shí)別是一種人機(jī)交互技術(shù)，能夠?qū)⑷祟惖恼Z音信息轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可讀的文本或指令，從而實(shí)現(xiàn)語音控制和自然語言交互。智能語音識(shí)別的主要功能如下：

1、語音識(shí)別：將人類的語音信息轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可讀的文本。

2、語音合成：將計(jì)算機(jī)可讀的文本轉(zhuǎn)化為人類可聽的語音信息。

3、語音指令識(shí)別：識(shí)別特定的語音指令，如“打開電視”、“播放音樂”等。

4、語音翻譯：將不同語言的語音信息轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可讀的文本或其他語言的語音信息。

二、智能語音識(shí)別的技術(shù)難點(diǎn)主要有以下幾個(gè)方面：

1、語音信號(hào)質(zhì)量不穩(wěn)定：語音識(shí)別需要對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行處理和分析，而語音信號(hào)的質(zhì)量受到環(huán)境噪聲、說話人聲音、話語內(nèi)容等多種因素的影響，因此對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行準(zhǔn)確處理和分析是一項(xiàng)技術(shù)難點(diǎn)。

2、語音特征提取和建模：語音識(shí)別需要對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行特征提取和建模，使得計(jì)算機(jī)能夠識(shí)別不同的語音信號(hào)，并將其轉(zhuǎn)化為文本或指令。語音特征提取和建模是一項(xiàng)復(fù)雜的技術(shù)，需要考慮語音信號(hào)的時(shí)頻特性、語音識(shí)別的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性等多種因素。

3、多語言和方言識(shí)別：語音識(shí)別需要同時(shí)處理多種語言和方言，以滿足不同語音環(huán)境下的需求。多語言和方言識(shí)別需要考慮不同語言和方言的聲音特征，以及其對(duì)應(yīng)的語言模型和文本處理工具等。

4、語音識(shí)別與自然語言處理的結(jié)合：語音識(shí)別需要結(jié)合自然語言處理技術(shù)，將語音信號(hào)轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可讀的文本或指令。自然語言處理需要考慮語言的語法、語義等多個(gè)方面，需要對(duì)語言進(jìn)行深入理解和處理，以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的語音識(shí)別和自然語言交互。

三、沃豐科技ASR語音識(shí)別功能優(yōu)勢(shì)

場景化識(shí)別

基于transformer結(jié)構(gòu)+self-attention機(jī)制的端到端語音識(shí)別模型，采用數(shù)萬小時(shí)行業(yè)精標(biāo)數(shù)據(jù)，結(jié)合知識(shí)庫、FAQ等信息，重現(xiàn)對(duì)話情景，自動(dòng)讓機(jī)器人在場景化領(lǐng)域做識(shí)別

多樣化信息

定制化場景豐富的識(shí)別結(jié)果輸出，不僅能夠輸出one-best結(jié)果，同時(shí)輸出n-best多候選以及音素，為自然語言理解提供豐富多樣化信息

可讀易懂

采用大規(guī)?？头?duì)話數(shù)據(jù)，基于深度學(xué)習(xí)的方法，對(duì)語音內(nèi)容理解并進(jìn)行智能斷句，讓結(jié)果更可讀與可懂準(zhǔn)確率領(lǐng)先

基于上下文語義，采用大數(shù)據(jù)分析，對(duì)內(nèi)容實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)糾錯(cuò)，自動(dòng)過濾敏感詞等；提供自定義聲學(xué)以及語言模型優(yōu)化

沃豐科技ASR語音識(shí)別系統(tǒng)采用國際前沿的端到端語音語義一體化建模算法，將語音快速準(zhǔn)確識(shí)別為文字，支持一句話識(shí)別、語音內(nèi)容分析、機(jī)器人對(duì)話、智能質(zhì)檢等多個(gè)場景。

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