本文选自《TensorFlow：实战Google深度学习框架》。 深度学习在语音识别领域取得的成绩是突破性的。2009年深度学习的概念被引入语音识别领域，并对该领域产生了巨大的影响。...在2009年谷歌启动语音识别应用时，使用的是在学术界已经研究了30年的混合高斯模型。...到2012年时，深度学习的语音识别模型已经取代了混合高斯模型，并成功将谷歌语音识别的错误率降低了20%，这个改进幅度超过了过去很多年的总和。...这样的增长在语音识别的历史上是从未出现过的，而深度学习之所以能完成这样的技术突破，最主要的原因是它可以自动地从海量数据中提取更加复杂且有效的特征，而不是如高斯混合模型中需要人工提取特征。...与Siri类似，谷歌也在安卓（Android）系统上推出了谷歌语音搜索（Google Voice Search）。另外一个成功应用语音识别的系统是微软的同声传译系统。
虽然技术实力不错，但谷歌的语音工具还是面临着这五大挑战： 不能直接插入广告 谷歌目前并不允许广告主或企业购买语音搜索结果，这一点与搜索服务有所不同。...用户体验 但当Google Assistant响应语音请求时，你不会像在搜索引擎里那样看到所有可能的结果。相反，只能听到系统朗读其中的片段。这便让人感觉谷歌为结果提供了背书，相当于替你点击了链接。...当答案错误时，问题便显现出来。今年3月就出现了这样的状况：当时有Home用户发现，如果你问：“奥巴马是否准备政变？”...谷歌承认，Home的语音识别功能不够完美。“我们将继续调整语音识别系统，逐步改善效果。”该公司在声明中说。 Assistant已经在多用户情境下遭遇了隐私问题。...语音工具在识别口音时也存在问题。“理解口音和不同类型的语音是计算机面临的巨大挑战，也正因如此，我们才通过自己的服务对系统进行语音数据训练。”
在谷歌最近的论文“移动设备的流媒体端到端语音识别”中，提出了一种使用RNN传感器（RNN-T）技术训练的模型，并且可以在手机上实现。...这些模型期望在识别准确度上做出突破，但其需要通检查整个输入序列来工作，并且在输入时不允许输出，这就很难实现实时语音转录了。...几乎同一时间，一个被称为CTC的独立技术出现了，成功解决了识别延时的问题，采用CTC技术也就成为迈向RNN-T架构最重要一步。 递归神经网络传感器 RNN-Ts是一种非注意机制的seq2seq模型。...当语音波形被呈现给识别器时，“解码器”在给定输入信号的情况下，会在该图中搜索相似度最高的路径，并读出该路径所采用的字序列。 通常，解码器采用基础模型的有限状态传感器（FST）表示。...如此大的模型根本无法在移动设备上运行，因此这种方法需要在连线时才能正常工作。 为了提高语音识别的有效性，我们试图通过直接在设备上运行新模型，来避免通信网络的延迟和不可靠性。
在此过程可能会因为网络问题受阻，需多次尝试或者使用V**进行升级。不过，总会成功的。 2、升级完成后重启Chrome再访问Google时，会发现搜索框旁边多了一个小话筒。...使用Chrome的手下败将Firefox、IE打开Google则没有这个话筒。 3、这时候你有两种方式启动语音搜索。...点击话筒，或者停留在Google首页时使用Ctrl+Shift+. 的快捷键方式。启动成功后，出现GoogleNow的经典话筒以及脉冲式的话筒抖动，感觉很漂亮。...访问外国网站成功后，激动人心的时刻到来，终于可以体验一把Chrome上的语音搜索了。 使用语音搜索时，会监听麦克风声音。如果确定没有声音输入了，则不再识别，并展开搜索。...如果不访问外国网站，别说语音搜索，访问Google也会经常出现大家熟悉的界面。 评测总结： Google语音搜索对于中文用户来说具备可用性。
API 可以识别书面文本和语音，Lex 接口允许将识别出的结果连接到各种后端解决方案。很显然，亚马逊鼓励使用自家的 Lambda（http://t.cn/RE8anIA ） 云环境。...Speech Speech 集包含四个 API，针对自然语言识别和一些其他任务使用了不同类型的自然语言处理（NLP）技术： 语音翻译 API Bing Speech API：文本和语音之间的互相转换 说话人识别...可以使用 java，Node.js 和 Python 为 API 调整和定制功能。...在文本中识别实体 识别情绪 分析语法结构 分类主题（比如食物, 新闻, 电子等等） 云端语音 API（http://suo.im/2zDNHZ ） 这项服务用于识别自然语音，与其他公司类似的 API 相比...目前，该 API 提供以下工具集： 标记对象并识别动作 识别明确的内容 转录语音 虽然在功能级别上，Google AI 服务可能缺乏一些功能，但是 Google API 可以使用 Google 提供的大量数据集
据我们所知，循环神经网络在其他相关问题上已经有了应用，例如语音识别和语言识别，但是还未曾用于语音验证任务。...在这个设定中可能会出现两种类型的错误：错误拒绝和错误接受。显然，错误拒绝率和错误接受率取决于阈值。当这两项比率相同时，这项值称为相等错误率（EER）。...所有层都使用 ReLU 启动，除了最后一个线性层。...当我们为启动端到端训练而使用 softmax DNN，错误率从 2.86% 减少到了2.25%，意味着存在预估问题。...图表4展现了测试同等错误率对用户模型大小的依赖性。最适宜范围相对较宽，模型大小大约为5，同等错误率为2.04%，相比之下，模型大小为1时有2.25%的同等错误率。
刚刚，他们为旗下的一款手机输入法 Gboard （不要跟谷歌拼音输入法搞混了啊~）上线了新功能：离线语音识别。目前这一新功能，只能在其自家的产品 Pixel 系列手机上使用。...这意味着不会出现太多网络延迟或紊乱，即使用户处于脱机状态，这款语音识别系统也始终可用。...虽然这些模型在准确性方面表现出极大的前景，但它们通常会检查整个输入序列，并且在输入时不允许输出，这是实时语音转录的必要特征。...有效训练这样的模型已经很困难，但随着新开发的训练技术进一步将单词错误率降低了 5%，它的计算强度变得更高。...当语音波形呈现给识别系统时，“解码器”在给定输入信号的情况下会搜索图中相似度最高的路径，并读出该路径所采用字序列。
Google 并没有透露其预测部分究竟用到了哪些算法，也不允许工程师自定义模型。但从另一个角度来说，Google 的环境最适合那些期限很紧张的使用者进行机器学习，并推出初始版的 ML 模型。...API 可以识别文字和语音内容，而 Lex 接口允许将输入的识别结果与各种后端解决方案连接到一起。Amazon 也非常鼓励你使用其 Lambda 云环境。...语音：语音功能包含四个 API，分别应用不同类型的自然语言处理（NLP）技术进行自然语音识别和其他操作: 语音翻译 API Bing 语音 API 将文本转换成语音和语音转换成文本 用于语音验证任务的语音识别...识别明确的内容 演讲语音转文字 虽然 Google AI 服务在功能上要少一些，但是 Google API 的优势在于 Google 可以访问海量数据集 ▌特定的 API 和工具 在这里，我们将讨论来自...修正职位查询中的拼写错误 匹配期望的资历水平 在不同的表达和行业术语中找到相关的工作（例如：在查询“服务人员”时，返回“咖啡师”而不是“网络专家”；或在查询“商业拓展”时返回“运营专员”） 处理首字母缩略词
语音识别+社交软件的新组合 以谷歌即将上线的Allo为例，它所搭载的是谷歌最新开发的语音助理Google Assistant，其中，Google Assistant集合了谷歌目前为止最先进的语音识别、自然语言理解等技术...至于Google Assistant在社交软件上如何利用语音识别向人们提供服务，依据Allo现有信息，我们可以简单的做一个设想：A和B两个人正在聊天，主题是小时候的梦想和兴趣爱好，当A称自己在小学想学跳舞的时候...语音识别或打开社交软件新征程 为了联系情感、搭建工作关系，人们每天都要使用社交软件，甚至到了离不开的程度，而说到语音识别，则很少在社交软件上看到。...只有在理解的基础上，语音助理等语音识别衍生品才能真正懂得用户的需求，从而进一步的优化服务，而不是出现Facebook聊天机器人的那种低级错误。 其次是社交软件第三方服务的成熟。...哪怕服务再智能，也没有人会喜欢自己与朋友聊天聊得正欢时，一个页面突然出现并打乱原有的节奏和氛围。 另外，人们对于服务追求的是一种“极致”。将这种要求放到社交软件的语音助手上，就意味着操作的简便。
第二种方式可以实现录音，直接拿到用户的语音数据，录音的方法就是是用AudioRecord，和手机上的实现差不多，需要注意的是不能直接在左滑的时候使用AudioRecord，因为当时录音资源一直被Google...Wear Notification有提供一个提供文字输入的方式，就是RemoteInput，调用google的语音识别界面，可以返回用户语音的文字内容。...通过在Activity启动时，传入ContentView，就可以动态获取到当前表盘的形状。...Wear App的耗电只需要主要是使用传感器时需要及时释放，大部分时候用户在不使用手表时，会恢复到睡眠模式。 Wear App的存储尽量只做必须的缓存，大部分数据都是用时从手机那边拿就可以了。...开发Wear App时，需要很注意权限，Wear的所有权限手机端都要有，如果漏掉一个就会出现Wear App装不到手表上。 Wear App的签名必须和Phone App的签名保持一致。
博士期间为Google开发了Google的唤醒词Okay Google的原型，现在已经用到数以亿计的安卓设备上。博士期间同时也参与开发语音识别开源系统Kaldi，以及神经网络开源工具CNTK。...2020年同时发起志愿者组织SpeechColab，并发布GigaSpeech数据集，包括10000小时带标注的英文语音识别数据，以及33000小时半监督、无监督英文语音识别数据。...第五步是验证，在用简单的解码器做强制对齐后，很多句子会出现错误，比如在一些语句的语气词停顿处，以及面对一些如”I mean“，”you know“的短语，转写可能会发生错误，所以，我们后来应用了自己设计的一个解码图...为了保证最后有一万小时的可用数据，我们需要把词错误率（word error rate）控制在4%左右。 在数据完成后，我们要对测试集进行人工标注，总共有40小时的测试集，还是相当大的。...3.语音识别的未来方向，商业化前景可能有哪些？ 按我的理解，语音更多的是一个工具，未来的发展可能更多的把语音作为一个便捷易使用的工具，这意味着语音识别的门槛需要越来越低，使用它也越来越方便。
你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。...许多现代语音识别系统会在 HMM 识别之前使用神经网络，通过特征变换和降维的技术来简化语音信号。也可以使用语音活动检测器（VAD）将音频信号减少到可能仅包含语音的部分。...同样的，在获取录音结尾词组 “a cold dip restores health and zest” 时 API 仅仅捕获了 “a co” ，从而被错误匹配为 “Aiko” 。...因为使用 adjust_for_ambient_noise（）命令时，默认将文件流的第一秒识别为音频的噪声级别，因此在使用 record（）获取数据前，文件的第一秒已经被消耗了。...请等待解释器再次显示提示，一旦出现 “>>>” 提示返回就可以识别语音。
，语音识别技术的迅速发展和改进。...截至2016年，语音识别的错误率已经从2012年的近三分之一下降到约5%。...类似的例子也将出现在语音技术中。 当然，这项挑战的实质就是了解语音原生优势在实际应用中的体现。以下是一些让我很感兴趣的优势。当我遇到这些领域的企业家时，我会进行密切的关注。...潜在的启动应用：产生商业智能，增强员工培训，改善客户服务/销售。 原生优势4：环境计算和语境意识 Google自成立以来，一直不断关注搜索速度。...这个想法代表了环境计算的未来即当相关性最高时智能设备网络在实时响应环境中实际发生的情况。这是Amazon Echo或Google Home等语音设备的终极目标。
通过本指南，你将学到： 语音识别的工作原理； PyPI 支持哪些软件包; 如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。...许多现代语音识别系统会在 HMM 识别之前使用神经网络，通过特征变换和降维的技术来简化语音信号。也可以使用语音活动检测器（VAD）将音频信号减少到可能仅包含语音的部分。...同样的，在获取录音结尾词组 “a cold dip restores health and zest” 时 API 仅仅捕获了 “a co” ，从而被错误匹配为 “Aiko” 。...因为使用 adjust_for_ambient_noise（）命令时，默认将文件流的第一秒识别为音频的噪声级别，因此在使用 record（）获取数据前，文件的第一秒已经被消耗了。...请等待解释器再次显示提示，一旦出现 “>>>” 提示返回就可以识别语音。
语音识别2.0技术：可适应噪音环境 Siri掀起的语音交互风暴一直还在蔓延。微软Cortana、Google Now、百度语音助手，大量的独立语音助手面世。...深度语音识别技术大幅提高了准确率，尤其是抗噪能力，百度通过从9600人那里收集了将近7000小时的语料数据，然后在样本中加入了十五种背景噪音比如，餐厅，汽车和地铁，从而将样本扩张到了10000小时的数据...与传统语音识别使用统计概率+人工干预不同的是，百度深度语音识别技术采用无监督式机器自动学习，背后则是GPU深度学习基础设施在支撑，不仅更准确，识别所需的运算更加快速和经济。...最终在识别范围内允许的单词错误率提高10％，优于Google Speech API，Wit.ai, 微软的Bing Speech和Apple的听写服务。...百度深度语音识别技术被整合到百度各大产品之中，提高语音识别率之后，可以增强用户使用意愿进而提升用户粘性，并且反过来贡献语料提升语音识别能力，就像输入法、图像识别等采取类似识别技术的应用形成的“正循环”一样
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