《互联网时代语音识别基本问题归纳》这篇文章主要探讨了在互联网时代,语音识别技术的基本问题和发展趋势。语音识别技术经过长时间的积累,在近年来已达到大规模商用的水平,这得益于统计语音识别理论的不断发展和深度神经网络(DNN)技术在语音处理领域的广泛应用。
统计语音识别理论是语音识别技术的核心,它涵盖了声学特征提取、声学建模和语言建模等方面。随着技术的进步,声学特征提取和声学建模逐渐融合,模型具备了对原始特征进行二次优化的能力。例如,通过引入音高感知、响度感知、声道长度、时间掩蔽和频率掩蔽等知识,能够更准确地捕获语音的发音内容。
深度神经网络的引入,极大地提升了语音识别的性能。DNN不仅在声学建模中表现出色,而且在语言建模、多语言共享、语义识别等方面都有显著效果。DNN的优越性在于其模仿人类听觉信息处理的能力,结合类人听觉信息处理,可以进一步推动语音识别技术的发展。同时,DNN在语音识别中的应用也将促进类人听觉信息处理技术的进步。
在移动互联网环境下,连续语音识别技术的商业化应用尤为突出。谷歌、科大讯飞、Apple、百度等公司纷纷推出在线和离线的语音识别引擎,带动了语音识别技术的普及和应用热潮。随着技术的不断优化,搜索策略、搜索空间描述、特征提取、声学建模和语言建模的联合优化成为研究的重点。
文章还指出,未来的语音识别技术研发将集中在改进DNN的结构和训练算法,以更好地模拟人类听觉的抗噪修复和听觉关注机制。此外,深度学习与人类听觉系统的结合,将为提高语音识别在噪声环境下的性能提供新的可能性。
综上所述,互联网时代的语音识别技术正在经历一场深刻的变革,深度神经网络的引入开启了语音识别的新篇章。随着技术的不断成熟,语音识别将在各个领域发挥更大的作用,如智能家居、自动驾驶、智能客服等,为人们的生活带来更多的便利。