想做个人域名网站怎么做,彬县网吧,做课题的网站有多少是备案的,成都自助建站模板来源#xff1a;与非网1952年#xff0c;贝尔实验室#xff08;Bell Labs#xff09;制造一台6英尺高自动数字识别机“Audrey”#xff0c;它可以识别数字0#xff5e;9的发音#xff0c;且准确度高达90#xff05;以上。并且它对熟人的精准度高#xff0c;而对陌生人… 来源与非网1952年贝尔实验室Bell Labs制造一台6英尺高自动数字识别机“Audrey”它可以识别数字09的发音且准确度高达90以上。并且它对熟人的精准度高而对陌生人则偏低。1956年普林斯顿大学RCA实验室开发了单音节词识别系统能够识别特定人的十个单音节词中所包含的不同音节。1959年MIT的林肯实验室开发了针对十个元音的非特定人语音识别系统。二十世纪六十年代初东京无线电实验室、京都大学和NEC实验室在语音识别领域取得了开拓性的进展各自先后制作了能够进行语音识别的专用硬件。1964年的世界博览会上IBM向世人展示了数字语音识别的“shoe box recognizer”。二十世纪七十年代语音识别的研究取得了突破性的进展研究重心仍然是孤立词语语音识别。1971年美国国防部研究所Darpa赞助了五年期限的语音理解研究项目希望将识别的单词量提升到1000以上。参与该项目的公司和学术机构包括IBM、卡内基梅隆大学CMU、斯坦福研究院。就这样Harpy在CMU诞生了。不像之前的识别器Harpy可以识别整句话。二十世纪八十年代NEC提出了二阶动态规划算法Bell实验室提出了分层构造算法以及帧同步分层构造算法等。同时连接词和大词汇量连续语音的识别得到了较大发展统计模型逐步取代模板匹配的方法隐马尔科夫模型HMM成为语音识别系统的基础模型。八十年代中期IBM创造了一个语音控制的打字机—Tangora能够处理大约20000单词。IBM的研究就是基于隐形马尔科夫链模型hidden Markov model在信号处理技术中加入统计信息。这种方法使得在给定音素情况下很有可能预测下一个因素。1984年IBM发布的语音识别系统在5000个词汇量级上达到了95的识别率。1985年ATT贝尔实验室建造了第一个智能麦克风系统用来研究大室内空间的声源位置追踪问题。1987年开始国家开始执行963计划后国家863智能计算机主题专家组为语音识别研究立项每两年一次。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”。1988年卡耐基梅隆大学结合矢量量化技术VQ用VQHMM方法开发了世界上第一个非特定人大词汇量连续语音识别系统SPHINX能够识别包括997个词汇的4200个连续语句。同年清华大学和中科院声学所在大词库汉语听写机的研制上取得了突破性进展。1990年声龙发布了第一款消费级语音识别产品Dragon Dictate价格高达9000美元。1992年IBM引入了它的第一个听写系统称为“IBM Speech Server Series ISSS”。1992年研发的SphinxII在同年美国国防部先进技术研究计划署DARPA资助的语音基准评测中获得了最高的识别准确度这主要得益于其在高斯混合和马尔可夫状态层次上用栓连参数平衡了可训练性和高效性。1995年Windows 95上首次搭载微软SAPI它使应用程序开发者能够在Windows上创建语音程序。1995年ATT研究院的 Dave Ladd Chris Ramming Ken Rehor 以及 Curt Tuckey 在头脑风暴关于互联网会如何改变电话应用的时候产生了一些新的想法为什么不设计这样一个系统来运行一种可以解析某种语音标记语言的语音浏览器用来把互联网的内容和服务提供到千家万户的电话上。于是ATT就开始“电话网络项目”Phone Web Project。之后Chris继续留在ATTKen去了朗讯Dave和Curt去了摩托罗拉。1999年初的时候他们分别在各自的公司迈出了语音标记语言规范实质性的第一步。因为他们的密友关系这几家公司合作成立了一个VoiceXML论坛组织IBM也作为一个创始公司加入了进来。1997年IBM ViaVoice首个语音听写产品问世你只要对着话筒喊出要输入的字符它就会自动判断并且帮你输入文字。次年又开发出可以识别上海话、广东话和四川话等地方口音的语音识别系统ViaVoice’ 98。1998年微软在北京成立亚洲研究院将汉语语音识别纳入重点研究方向之一。2001年比尔盖茨在美国消费电子展上展示了一台代号为MiPad的原型机。Mipad展现了语音多模态移动设备的愿景。2002年中科院自动化所及其所属模式科技公司推出了“天语”中文语音系列产品——Pattek ASR结束了该领域一直被国外公司垄断的局面。2002年美国国防部先进技术研究计划署DARPA首先启动了EARS项目和TIDES 项目 由于EARS项目过于敏感EARS和TIDES两个项目合并为“全球自主语言开发”Global Autonomous Language ExploitationGALE。GALE目标是应用计算机软件技术对海量规模的多语言语音和文本进行获取、转化、分析和翻译。2006年辛顿Hinton提出深度置信网络DBN促使了深度神经网络Deep Neural NetworkDNN研究的复苏掀起了深度学习的热潮。2009年辛顿以及他的学生默罕默德D Mohamed将深度神经网络应用于语音的声学建模在小词汇量连续语音识别数据库TIMIT上获得成功。2009年微软Win7集成语音功能。2010年Google Vioce Action支持语音操作与搜索。2011年初微软的DNN模型在语音搜索任务上获得成功。同年科大讯飞将DNN 首次成功应用到中文语音识别领域并通过语音云平台提供给广大开发者使用。2011年10月苹果iPhone 4S发布个人手机助理Siri诞生人机交互翻开新篇章。2012年科大讯飞在语音合成领域首创RBM技术。2012年谷歌的智能语音助手Google Now 的形式出现在众人面前用在安卓 41 和 Nexus 手机上。2013年Google发布Google Glass苹果也加大了对iWatch的研发投入穿戴式语音交互设备成为新热点。同年科大讯飞在语种识别领域首创BNivec技术。2014 年思必驰推出首个可实时转录的语音输入板。2014年11月亚马逊智能音箱Echo发布。2015 年思必驰推出首个可智能打断纠正的语音技术。2016年Google Assistant伴随Google Home 正式亮相抢夺亚马逊智能音箱市场。亚马逊Echo在2016年的智能音箱市场占有率达到了巅峰的88同年科大讯飞上线DFCNN深度全序列卷积神经网络Deep Fully Convolutional Neural Network语音识别系统。同年11月科大讯飞、搜狗、百度先后召开发布会对外公布语音识别准确率均达到“97”。2017年3月IBM结合了 LSTM 模型和带有 3 个强声学模型的 WaveNet 语言模型。“集中扩展深度学习应用技术终于取得了 55 词错率的突破”。相对应的是去年5月的69。2017年8月微软发布新的里程碑通过改进微软语音识别系统中基于神经网络的听觉和语言模型在去年基础上降低了大约12的出错率词错率为51声称超过专业速记员。相对应的是去年10月的59声称超过人类。2017年12月谷歌发布全新端到端语音识别系统Stateoftheart Speech Recognition With SequencetoSequence Models词错率降低至56。相对于强大的传统系统有 16 的性能提升。市场分析公司Canalys在2018年1月分布一份报告其预测2018年将是普及智能音箱的“决定性一年”相比全年出货量刚过3000万台的2017年2018年智能音箱全球出货量预计将达到5630万台。中投顾问发布的《20182022年中国智能语音行业深度调研及投资前景预测报告》显示我国智能语音市场整体处于启动期智能车载智能家居智能可穿戴等垂直领域处于爆发前夜。文章引用1 李晓雪 基于麦克风阵列的语音增强与识别研究D 浙江大学 20102 倪崇嘉 刘文举 徐波 汉语大词汇量连续语音识别系统研究进展J 中文信息学报 2009 2311121233 高朝煌 非特定人汉语连续数字语音识别系统的研究与实现D 西安电子科技大学 20114 《2017年的语音识别路只走了一半》5 《20182022年国内外智能语音发展的分析》6 《四十年的难题与荣耀—从历史视角看语音识别发展》7 《几个常见的语音交互平台的简介和比较》8 《VoiceXML简介》9 《思必驰官方介绍资料》未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能互联网和脑科学交叉研究机构。未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市云脑研究计划构建互联网城市云脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。 如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
