当今处于物联网时代，而语音识别被视作为人机交互的入口，由于人工智能和机器学习迅猛发展，语音控制也变得更为实用。在接下来的几年里智能语音将成为人机交互的新范式，语音技术将解放人类双手和眼睛，用户以较低的成本实现随时访问。下面就随网络通信小编一起来了解一下相关内容吧。

　　语音识别是现在最为耀眼、大家生活中接触最多的语音技术。近些年来，语音识别技术突飞猛进，自然受到广大公众的极大关注。毕竟，语音识别的进步代表着机器的听力发展，是人工智能的重要一步。目前语音识别存在可穿戴设备的交互与通用应用程序入口两个急切需求。可穿戴设备因体积等原因限制，仅拥有局限输入输出设备。通用应用程序入口简单点说就是现在的VIV正在干或者说想干的事情。VIV希望通过一个语音助手解决所有现在所需要用APP去解决的所有问题。

　　智能语音存在两大技术瓶颈。第一个远场环境复杂，夹杂噪音、混响、自噪声等，容易导致机器端“听不清”，从而影响后续一系列操作。解决了这个问题，偏命令控制的终端便能带来良好的用户体验;第二个更深层次的智能问题，真正的智能需要实现语义的突破、需要声音与视觉的融合，这样的方案才更适合做拟人形态的机器人;第三个该项技术熟悉各种各样的语言、口音和方言。也许，这一点在中国尤为重要。

　　要快速发展就必须跨越硬件、算法、内容这三座大山。首先是硬件，硬件部分芯片与麦克风阵列是核心部件。当下的语音技术还只在算法阶段。一类是成本较低的传统语音模式识别技术，通过波形比较、波形匹配以及特征化实现;另一类是基于AI技术的，由于适应性好，可做到更加精准地识别。只要芯片支持音频输入功能和对应的运算性能即可，比如CPU能够达到ARM双核1.2G就可满足语音识别的要求，但称之为专用的智能语音芯片并不严谨。其次是算法，主要包括语音检测、降噪、去混响和回声消除等传统音箱和通讯工具也需要具备的基本算法。智能音箱的关键算法是唤醒、语音识别、自然语言理解、对话管理、自然语言生成和文语转换等算法。第三是内容，语音识别的目的是将语音信号转化为文本，目前，语音识别技术相对成熟。声纹识别是根据语音波形反映出的个人生理和行为特征的语音参数，并以此来识别说话者的身份。现实中，该识别的准确率并不如指纹、虹膜识别。这也是智能语音更高“智能”形态的表现特征。

　　总结：智能语音技术的发展并非一朝一夕，所以在技术层面已具有根基，现有的硬件与方案是可以满足当下智能语音要求的，但若在性能、成本、智能程度上更进一层，仍需继续深耕，因为产品的逐级落地自然就有一个不断完善的过程。随着人工智能的发展和深度学习技术的使用，语音识别准确率已经达到了95%以上。计算机和智能终端的界面正在从“键盘+鼠标”变为“麦克风+按钮”，智能语音带来的交互新体验正在渗透。有数据显示，预计到2020年，全球语音识别的市场规模将从2015年的61.9亿美元增长到200亿美元，可以说语音识别未来的市场发展十分有看头。

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　　1 概述 电脑语音技术经过多年发展已经取得了巨大进步， 目前已经有一些产品和项目让人们有机会和计算机进行语音交互工作， 例如IBM公司的Viavoice 系列软件以及微软的新的Office 产品都有实用的语音功能， 可以进行语音听写录入文字等工作， 还出现了一些基于语音技术的应用系统。 语音技术特别是语音识别技术的发展， 使人们可能实现用语音控制电脑， 这对于世界上众多不能方便使用传统的鼠标及键盘的伤残人士有重大的意义； 另外在一些场合不方便操作电脑但又必须使用的情况下同样很有意义， 比如驾驶的同时查询电子地图。目前要真正控制一台图形界面的电脑， 必须做到使用语音控制也能像使用键盘和鼠标那样输入数据以及控制光标。因此一种有效的

　　（原文来源于公众号【岑为】 岑为，在此特别鸣谢！）         未来最大的交互，不是现在的人机交互，而是人与人工智能的交互。人工智能行业现今取得了不少的成就，也逐渐进入了千万家庭，陪伴在了很多人的身边，其中就包括智能语音机器人。本文笔者将以智能客服领域为出发点，结合自己的工作实践进行详细分析。 3 月 4 日，中央政治局常务委员会召开会议，指出要加快推进包括 网络、人工智能、数据中心等新型基础设施建设进度。 结合此前人工智能赋能技术在疫情防控中发挥的重要作用，加上新基建政策，可以预见的是未来人工智能必将迎来新一轮的发展。 据艾瑞网发布的《2019年中国人工智能产业研究报告》中显示，到2022年中国智能客

　　其他串口利用printf函数输出文字 首先，你要想用printf函数的话需要配置串口的相关参数，也就是初始化，学过stm32的都清楚串口初始化的大概配置过程，这里我就不细讲了，重点讲一下printf函数，这个printf函数在MDK5里面好像是找不到的，看了网上很多教程，发现是在fputc这个函数里面修改串口的输出，而这个fput函数一般在usart.c文件里面，如下所示： //重定义fputc函数 int fputc(int ch, FILE *f) {/*这个可以发送文字*/ while((USART3- SR & 0X40) == 0); //循环发送,直到发送完毕,给串口3发送数据 USART3- DR = (u8

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　　Siri 、Alexa 等虚拟助手的出现，让自动语音识别系统得到了更广泛的运用与发展。自动语音识别(ASR)是一种将口语转换为文本的过程。该技术正在不断应用于即时通讯应用程序、搜索引擎、车载系统和家庭自动化中。尽管所有这些系统都依赖于略有不同的技术流程，但这些所有系统的第一步都是相同的：捕获语音数据并将其转换为机器可读的文本。 但 ASR 系统如何工作？它如何学会辨别语音？ASR 系统：它们如何运作？因此，从基础层面来看，我们知道自动语音识别看起来如下：音频数据输入，文本数据输出。但是，从输入到输出，音频数据需要变成机器可读的数据。这意味着数据通过声学模型和语言模型进行发送。这两个过程是这样的：声学模型确定了语言中音频信号和语

　　1 引言 从20世纪50年代开始对 语音识别 的研究开始，经过几十年的发展已经达到一定的高度，有的已经从实验室走向市场，如一些玩具、某些部门密码语音输入等，随着DSP和专用集成电路技术的发展，快速傅立叶变换以及近来嵌入式操作系统的研究，使得特定人识别尤其是计算量小的特定人识别成为可能。因此，对特定人语音识别技术在汽车控制上的应用的研究是很有前途的。 2 特定人语音识别的方法 目前，常用的说话人识别方法有模板匹配法、统计建模法、联接主义法(即人工神经网络实现)。考虑到数据量、实时性以及识别率的问题，笔者采用基于矢量量化和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的方法。 说话人识别的系统主要由语音特征矢量

　　华为消费者事业部软件工程副总裁费利克斯·张(Felix Zhang)日前表示，华为希望改变人类与人工智能(AI)语音助手之间的对话方式，以实现情感上的交互。 当前，智能语音助手主要提供一些实用信息，如“今天的天气怎么样”，或者是执行一些简单的任务，如播放音乐等。但华为希望未来的人工智能助手更进一步，成为用户的语音伴侣，满足人们的情感需要。 费利克斯·张说：“我们希望提供情感上的交互。”早在2013年，华为就在中国市场推出了一款语音助手。费利克斯·张表示，在不久的将来华为将推出一款支持情感交互的AI软件。 华为称，目前每天有1.1亿用户使用华为的语音助手。费利克斯·张说：“我们认为，将来我们的所有终端

　　与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情。中国物联网校企联盟形象得把语音识别比做为“机器的听觉系统”。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术。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。语音识别技术车联网也得到了充分的引用，例如在翼卡车联网中，只需按一键通客服人员口述即可设置目的地直接导航，安全、便捷。 语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步KB体育首页注册，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。 语音识别听写机在一些领域的应用被美

　　Strategy Analytics全球汽车电子研究服务发布最新研究报告“汽车人机界面技术(HMI)：语音识别和触摸屏具有显著的领先优势”。报告指出，虽然目前全球汽车行业处境艰难，但是支持免提和导航功能的新人机界面技术，仍会给汽车制造商带来新的商机。Strategy Analytics预测语音识别技术和触摸屏市场规模在2015年将达到29亿美元。其它值得关注的HMI技术包括方向盘触摸板KB体育首页注册，旋转拨号盘，投影技术，电容显示屏和传感器。 Strategy Analytics全球汽车产业服务分析师，也即本报告作者John Canali评论到：“在提供适合的HMI技术时，汽车制造商及其供应商对消费者偏好需要进行深入了解。随着车载

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