| 探索语音识别技术的前世今生 | ||||
| 自动语音识别技术（Automatic Speech Recognition-ASR）是一种实现从“声音”到“文字”转换的技术，通过将人的语音直接转换成相应的文本以便计算机进行理解和产生相应的操作，并最终实现人与机器之间的自然语音交互。语音识别就好比“机器的听觉系统”，让机器通过识别和理解，能够把语音信号转变为相应的文本或命令，下面简要回顾语音识别技术的发展历程。 | ||||
1. 最早的语音识别技术可以追溯到20 世纪50 年代，贝尔研究所Davis 等研究成功了世界上第一个能识别10 个英文数字发音的实验系统；1960 年英国Denes 等研究成功第一个计算机语音识别系统。
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 4. 1987 年12 月，李开复开发出世界上 第一个“非特定人连续语音识别系统”，用统计方法提升了语音识别率。 |
 5. 20 世纪90 年代以后，大词汇量连续语音识别得到优化，在语音识别技术的应用及产品化方面出现了很大的进展。1997 年，IBM Via⁃voice 首个语音听写产品问世。 |
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2. 大规模的语音识别研究始于20世纪70 年代以后，在小词汇量、孤立词的识别方面取得了实质性的进展。 |
6. 2001 年，Intel 的创始人之一戈登· 摩尔（Gordon Moore）曾预言语音识别技术将大大改变未来科技的发展，之后的发展也印证了这一点。 |
3. 20 世纪80 年代以后，语音识别研究的重点逐渐转向大词汇量、非特定人连续语音识别。同时，语音识别在研究思路上也发生了重大变化，由传统的基于标准模板匹配的技术思路开始转向基于统计模型的技术思路。此外，业内有专家再次提出了将神经网络技术引入语音识别问题的技术思路。 |
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| 7. 自2009 年以来，借助机器学习领域深度学习研究的发展以及大数据语料的积累，语音识别技术得到突飞猛进的发展。2010 年，谷歌发布VoiceAction 支持语音操作与搜索。 | 8. 2011 年初，微软的深度神经网络（DNN）模型在语音搜索任务上获得成功。 |
9. 2011 年，科大讯飞在国内首次将DNN 技术运用到语音云平台，并提供给开发者使用。 |
10. 2011 年10 月，苹果手机助理Siri 首次亮相，人
机交互掀开了新的篇章。 |
11. 2013 年，谷歌发布Glass，使用语音交互，穿戴式语音交互设备成为新热点。 |
12. 2014 年8 月，科大讯飞发布讯飞语音云3.0，独家具备中文方言语音识别、高抗噪语音识别、个性化识别等功能、未来必能为用户带来更为智能、便捷的交互体验。 |
13. 2014 年9 月9 日，苹果公司正式发布旗下第一款智能手表Apple Watch。该产品集成了语音功能，让大家对穿戴式语音交互设备的未来更加充满期待。 |
14. 2015 年12 月21 日，科大讯飞在以“AI 复始，万物更新”为主题的年度发布 会上，提出了以前馈型序列记忆网络（FSMN, Feed- forward Sequential Memory Network）为代表的新一代语音识别系统。通过进一步的研究，在 FSMN 的基础之上，再次推出全新的语音识别框架，将语音识别问题创新性的 重新定义为“看语谱图”的问题，并通过引入图像识别中主流的深度卷积神经 网络实现了对语谱图的全新解析，同时打破了传统深度语音识别系统对DNN 和RNN 等网络结构的依赖，最终将识别准确度提高到了新的高度。 现今，语音识别技术已经实现了自由说识别，从算法到模型都有了质的发 展，语音技术陆续进入工业、家电、通信、车载导航、医疗、家庭服务、消费电子 产品等各个领域中。类人机器人自从拥有语音识别技术，就可以与用户拟人 化、趣味的对话，拥有一定程度的情感智商，与用户互动，甚至成为家庭一员！ 当有一天，机器能够真正“理解”人类语言，并作出回应，那时必将迎来一个崭 新的时代。 |
（编辑 祝叶华） | |