浅谈AI语音技术——语音识别技术

探索智能语音世界：揭秘语音识别技术的奥秘

语音识别技术，这座连接人与数字世界的桥梁，将我们口中的声音转化为文字，划分为近场与远场两大应用场景。近场如讯飞输入法，用户轻触屏幕即可操控，而远场技术如VAD和VT则让我们在无需手动干预的情况下享受语音的便捷。传统的识别流程，从预处理声波，通过编码和解码，最终到文字输出，每一步都至关重要。

随着深度学习的革新，DNN技术如Tandem结构（DNN+FIMV+GMM）和Hybrid结构（DNN+HMM）的引入，语音识别的准确率得到了显著提升。它们巧妙地利用上下文信息，让识别过程更加智能化。图1-5中，我们可以一窥这个转变的每个阶段，从基础到深度学习的飞跃。

在技术进阶中，Grapheme结构，如LSTM+CTC（约在2015年前后崭露头角），以LSTM-CTC替代了DNN-FIM，解决了语音非平稳性这一难题。CTC算法的简洁对齐与标注方式，使得输出序列概率更加精准，将语音识别的焦点更为精确地锁定在转化为文字这一核心任务上。

在人工智能语音测试的领域，其内容丰富且深入。《人工智能语音测试全书》分为九章：第一章和第二章深入讲解测试基础知识和交互原理，第三章和第四章关注产品需求的分析、评价标准与验收流程；第五章则是语音数据的精细准备，为后续测试奠定坚实基础；而第六至第九章则依次探讨黑盒测试、自动化测试、算法优化以及性能评估的方方面面。

语音技术的进步，不仅提升了我们的生活便利，也展示了人工智能的无限可能。让我们共同期待，语音识别技术在未来的日子里，如何在更多的场景中绽放它的智慧光芒。

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