语音识别参考文献（语音识别文献综述）
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细数语音识别中的几个former
Zipformer Zipformer通过结合Conformer、Squeezeformer的特点，提出了一个更快、内存更高效且性能更强的Transformer架构。它通过优化多头自注意力模块，利用非线性注意力学习全局信息，同时支持多种采样率，以提升语音识别任务的效率。
Paraformer-large模型在AISHELL-1评测任务中取得了目前公开发表论文中最优的非自回归模型性能，识别准确率远超现有论文结果。在专业的第三方评测中，Paraformer-large的识别准确率超过98%，是目前公开测评中准确率最高的中文语音识别模型。
旗舰模型Paraformer为非自回归端到端语音识别模型，已在普通话语音识别数据集上训练，包含约6万小时语音。通过增加时间戳预测和热词定制功能，以及基于FSMN-VAD的语音活动检测和基于CT-Transformer的文本后处理标点符号模型，FunASR为构建高精度长音频语音识别服务提供了坚实基础。
INTERSPEECH 2022接收论文介绍了一款名为Paraformer的语音识别模型，该模型在识别率与计算效率方面表现出色。随着端到端语音识别技术的兴起，基于Transformer结构的系统逐渐成为主流。然而，由于其自回归特性，逐字生成的过程导致计算复杂度随目标字数线性增加，限制了其在工业中的应用。
在WeNet上，我们贡献了完整的Branchformer训练方案，并在encoder层数量、线性单元等参数上进行了相关实验，以评估不同配置对模型性能的影响。总结，通过深入研究和实现，Branchformer在WeNet框架中得以成功复现，不仅展现了其在语音识别等任务上的高效性能，还为理解局部与全局特征的融合提供了新的视角。
语音识别流程包括预处理、话音检测与断句、音频场景分析，以及识别引擎的使用。预处理包括格式转换、音频特征抽取，如FBank，以提升模型处理效率。话音检测对离线应用是分句，对在线则是实时起点和尾点检测。
MFCC特征提取
MFCC特征提取是一种音频信号处理技术。MFCC，即Mel频率倒谱系数，是一种在语音识别和音乐信息检索等领域广泛应用的特征提取方法。它的主要作用是从音频信号中提取出反映音频特性的重要信息，以便于后续的模型处理和分析。
就是把音频信号中具有辨识性的成分提取出来，然后把其他的乱七八糟的信息扔掉，例如背景噪声、情绪等等。MFCCs（Mel Frequency Cepstral Coefficents）是一种在自动语音和说话人识别中广泛使用的特征。它是在1980年由Davis和Mermelstein搞出来的。
MFCC的倒谱分析即求解信号的倒谱特征参数，可通过同态处理实现。同态处理能将卷积关系转换为求和关系，提取语音信号的频谱包络。引入一阶差分（deltas）和二阶差分（deltas-deltas）以捕捉语音信号的动态变化。一阶差分计算公式为[公式]，其中t表示帧数，N通常取2，c指MFCC系数。
梅尔频率倒谱系数（MFCC）是一种广泛应用于自动语音和说话人识别的特征提取方法。其提取流程主要包括以下步骤：预处理、快速傅里叶变换、Mel滤波器、对数运算、离散余弦变换、动态特征提取。在预处理阶段，我们执行预加重、分帧、加窗等操作。
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语音识别技术简述(概念-原理)
1、语音识别技术是使智能设备理解人类语音的科学，涉及数字信号处理、人工智能、语言学、数理统计学、声学、情感学及心理学等学科。它应用广泛，如自动客服、语音翻译、命令控制、语音验证码等。随着人工智能的普及，语音识别技术日益成熟并广泛应用。
2、语音识别技术原理及应用语音识别技术是一种计算机技术，它可以将人类说出的话语转换成文字或数字。它是一种自然语言处理技术，可以将语音信号转换成文本，从而实现人机交互。语音识别技术的原理是：首先，将语音信号转换成数字信号，然后，通过语音识别算法，将数字信号转换成文本。
3、语音识别技术，通常称为自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR），其核心目标在于将人类语音中的词汇内容转化为计算机可以理解的形式，如按键、二进制编码或字符序列。这项技术广泛应用于智能手机、智能家居设备以及各类语音助手中，为用户提供更加便捷和人性化的交互方式。
4、语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。功能特点 多为中、小词汇量的语音识别系统，即只能够识别10~100词条。只有近一两年来，才有连续数码或连续字母语音识别专用芯片实现。
5、语音识别技术是一种将语音转换为文本的技术。它通常包括两个主要步骤：语音预处理和语音识别。语音预处理步骤包括语音信号的采集、降噪、分帧、特征提取等操作。其中特征提取是指从语音信号中提取具有语音识别意义的信息，这些信息可以是声谱图、倒谱图等。
6、语音识别技术，简而言之，就是将人的语音转换为文字信息的一种技术。它通过特定的算法和模型，识别并解析人们发出的声音和语言，最终将其转换成可编辑、可检索的文本数据。在语音识别技术的实现过程中，一个关键环节是特征提取。
语音识别(一):简介
语音识别，通常称为自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR），是将人类语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，一般理解为语音转文本识别（Speech-To-Text， STT）。语音识别与语音合成(Text-To-Speech， TTS)相对应。
语音识别技术，作为人类与机器交流的桥梁，一直是科技领域追求的目标。它被比喻为“机器的听觉系统”，正如中国物联网校企联盟所描述的那样。语音识别技术的核心，是将人类的语音信号转化为文本或指令。这不仅仅是一个简单的翻译过程，而是包含了复杂的识别与理解。
语音识别技术的应用广泛，涵盖语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索以及简单的听写数据录入等场景。其与机器翻译及语音合成技术相结合，能构建出更加复杂的应用，如实现语音到语音的翻译。在语音识别技术的发展中，涉及多学科知识。
数字人智能对话系统:未来的人机交互新范式
1、数字人智能对话系统不仅在技术上实现了高度集成，还提供了一个创新的人机交互范式。Linly-Talker作为融合了最新人工智能技术的系统，为用户提供了一个创新交流平台，通过理解、回应用户，以及逼真的数字人形象和语音，增强交互的真实感和沉浸度。
2、数字人：未来数字化交互的新趋势 数字人，作为未来数字化交互的新趋势，正逐渐融入我们的日常生活。它们不仅是简单的数字化形象，更是集成了人工智能、计算机图形学、语音合成等多项技术的产物，能够模拟真实人类的行为与语言，为我们提供全新的交互体验。数字人的出现，极大地扩展了人机交互的可能性。
3、在人工智能时代，数字世界正在影响现实世界，推动生产力提升和生产资料转变，成为未来发展的趋势和时代潮流。人类正利用人工智能技术提升各行各业的生产力，并将劳动生产资料转化为数据。随着信息互联网、移动互联网向智能互联网的演进，出现了四个新的范式：新基建、新终端、新交互和新服务。
4、虚拟数字人正成为未来几年的主要趋势之一，它们在元宇宙浪潮的推动下，预计将引发数字人及其人机交互的深刻变革与重塑。 在数字经济中，未来虚拟数字人无疑将成为最重要的组成部分。数字人的发展将首先解决数字人与实体之间的法律关系及边界问题。
5、以更加精细化的服务，高拟人度的表现力和感染力，带给客户更多、更丰富的体验。京东正在以人无己有的方案解决能力，从跟进式、主动式服务入手，将“数字人”客服打造成用户专属服务IP，以智能客服问答提升用户体验，为行业树立了人工交互应用发展的新标杆，展现着人工智能技术的价值潜力和产业指导价值。
6、随着技术的推进，数字人格研究正朝着更深层次迈进。1 未来，数字人格研究将关注如何在数字化环境中促进心理健康和社会适应。1 在“数字自我”和“数字人”的研究中，社交媒体的角色日益重要。1 虚拟化身和人机交互的频率不断攀升，研究者探究数字人格的动态变化和新技术的影响。