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離線的語音識別和在線的語音識別是有所差距的： l 離線語音識別：固定詞條,不需要連接網(wǎng)絡,但是識別率稍低 l 在線語音識別：詞條不固定,需要連接網(wǎng)絡,識別率較高,但是效果會受網(wǎng)絡影響, 價格相對較高 產(chǎn)生差距的原因有兩點： ① 語音識別比較重要的一個因素是：語音庫,它作為識別過程中對比的數(shù)據(jù)
通過集成人工智能語音識別和物聯(lián)網(wǎng)技術，用戶可以通過語音命令控制家中的任何設備。然而，當前主流的云端語音識別服務存在著根本性的架構缺陷。本研究提出了一種基于離線語音識別和去中心化物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡的創(chuàng)新解決方案，旨在實現(xiàn)真正的低延遲、高能效語音控制。
語音識別，文字轉語音都有了，整套流程是通了，更深入的就需要自己慢慢去琢磨了。
蜂鳥M（US516P6） 是云知聲針對大量純離線控制場景和產(chǎn)品最新推出的低成本純離線語音識別 芯片，依托于云知聲在語音識別技術上的積累和算法的不斷優(yōu)化和創(chuàng)新，離線識別算法與芯 片架構深度融合
RNN-T技術 為了實現(xiàn)聲學模型和語言模型真正的統(tǒng)一學習，提高系統(tǒng)性能，早在2012年人們就提出了RNN Transducer（RNN-T）技術，直到2019年谷歌將該技術成功應用于移動端的實時離線語音識別，RNN-T技術得到廣泛使用。
手機端：鴻蒙可以內(nèi)置輕量化大模型，做到離線語音識別、圖像處理。 IoT端：鴻蒙設備可通過分布式計算，把AI算力分攤到多個設備上（比如攝像頭負責視覺分析，手機負責決策）。 企業(yè)端：鴻蒙可能會成為“AI+物聯(lián)網(wǎng)”的底座，比如工廠流水線的智能監(jiān)控、智慧城市的數(shù)據(jù)融合。
默認模式離線文件解碼： online_demo/run.sh離線在線解碼：online_demo/run.sh --test-mode live run.sh腳本分析（分析離線語音識別模型）：1）下載online-data.tar.bz2，如果目錄下有該語言包，則跳過次步驟，下載地址
本次采用離線語音識別芯片，通過AI芯片算力，將語音識別、語義理解等功能直接在終端設備上處理，具有保護用戶隱私、響應速度快、無需網(wǎng)絡即可控制等優(yōu)勢。 離線+在線語音識別案例，稍后會出文章，敬請關注。
參考資料 基于STM32+鉑電阻設計的測溫儀 基于STM32設計的UNO卡牌游戲(雙人、多人對戰(zhàn)) 基于STM32設計的智能家居控制系統(tǒng)（語音+環(huán)境檢測）（OneNet平臺） 智能家居離線語音識別控制系統(tǒng)設計（SU-03T） 基于OneNet平臺設計的多節(jié)點溫度采集系統(tǒng)-人云4G
E -->|是| F[語音端點檢測] E -->|否| A F --> G[語音識別ASR] G --> H[端側語義理解NLU] H --> I{置信度>閾值?}
物聯(lián)網(wǎng)中語音控制面臨的另一個挑戰(zhàn)是，不是所有的物聯(lián)網(wǎng)設備都連接到互聯(lián)網(wǎng)，或者并非一直連接到互聯(lián)網(wǎng)。（來源物聯(lián)之家網(wǎng)）為了確?？煽康娜藱C交互，需要強大的離線語音識別功能。
DNN應用到語音識別領域后取得了非常明顯的效果，DNN技術的成功，鼓舞著業(yè)內(nèi)人員不斷將新的深度學習工具應用到語音識別上，從CNN到RNN再到RNN與CTC的結合等等，伴隨著這個過程，語音識別的性能也在持續(xù)提升，未來我們可以期望將可以和機器進行無障礙的對話。
語音識別技術，也稱為自動語音識別（Automatic Speech Recognition, ASR），可以基于機器識別和理解，將語音信號轉變?yōu)槲谋净蛎睢?span id="4fy5y4y" class='cur'>語音識別支持的輸入文件格式有 wav 或 pcm。語音識別當前僅支持對普通話的識別。語音識別輸入時長不能超過 20s。
實時語音識別 支持“華北-北京一”、“華北-北京四”、“華東-上海一”區(qū)域。 音頻采樣率8KHz或者16KHz，采樣位數(shù)8bit或者16bit。 支持中文普通話、方言的語音識別，其中方言包括：四川話、粵語和上海話。
發(fā)現(xiàn)語音識別服務中有一個定制語音識別，其實這個功能和短語音識別功能類似。對于沒有定制需求的用戶，直接使用定制語音識別的接口即可，與語短音識別接口差別不大。定制語音識別服務支持熱詞，接受垂直領域模型、特殊方案定制需求。 定制需要收取一定的定制費，定制流程以及費用。
語音識別基礎 Ø 特征提取 （https://asr.pub/posts/feature_extraction/） 預加重的目的是提升高頻部分，使信號的頻譜變得平坦，保持在低頻到高頻的整個頻帶中，
定制語音識別定制語音識別提供了一句話識別，錄音文件識別功能。一句話識別對時長較短的語音識別速度更快，錄音文件識別對時長較長的錄音文件識別。一句話識別：可以實現(xiàn)1分鐘以內(nèi)音頻到文字的轉換。對于用戶上傳二進制數(shù)據(jù)，系統(tǒng)經(jīng)過處理，生成語音對應的文字，支持熱詞定制。
語音識別技術可以將語音轉換為計算機可讀的輸入, 讓計算機明白我們要表達什么, 實現(xiàn)真正的人機交互. 希望通過本專欄的學習, 大家能夠對語音識別這一領域有一個基本的了解.
什么是語音識別語音識別簡單來說就是把語音內(nèi)容自動轉換為文字的過程，是人與機器交互的一種技術。涉及領域：聲學、人工智能、數(shù)字信號處理、心理學等方面。語音識別的輸入：對一段聲音文件進行播放的序列。語音識別的輸出：輸出的結果是一段文本序列。
目前的語音識別技術主要是通過DNN實現(xiàn)的。語音識別的效果一般用“識別率”，即識別文字與標準文字相匹配的字數(shù)與標準文字總字數(shù)的比例來衡量。目前中文通用語音連續(xù)識別的識別率最高可以達到97%。
