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语音识别技术的很重大突破是隐含马尔科夫模型Hidden Markov Model的应用。从Baum提出相关数学推理，经过Labiner等人的研究，卡内基梅隆大学的李开复然后实现了初个基于隐马尔科夫模型的大词汇量语音识别系统Sphinx。此后严格来说语音识别技术并没有脱离HMM框架。尽管多年来研究人员一直尝试将“听写机”推广，语音识别技术在目前还无法支持无限领域，无限说话人的听写机应用。目前，主流的大词汇量语音识别系统多采用统计模式识别技术。典型的基于统计模式识别方法的语音识别系统由以下几个基本模块所构成。语音标注与我们生活的众多方面都是息息相关的。河南中文语音标注任务平台

其实语音识别在发音规范且背景噪音可以得到合理控制的情况下，很多年前就已经可以勉强实用了，很多顶端系统在工程水平很高的情况下甚至可以做的更好。当时前沿研究的困难和现在差不多，一方面是复杂条件下识别率明显下降的问题；另一方面是语音的训练和测试用数据的匹配问题（比如用朗读人民日报的语音做的模型很难用来准确识别电话对话语音）。传统上解决初个问题，除了高超的工程技巧外，还会使用声学模型自适应等方式；而第二个问题则有不同的解决思路，比如偏向研究，想要对语音本质有更深入理解的方式。吉林普通话语音标注可以挣多少语音标注在进行切分时，电话中人声一定要前后有一定的间距。

语音识别系统的性能指标主要有四项。①词汇表范围：这是指机器能识别的单词或词组的范围，如不作任何限制，则可认为词汇表范围是无限的。②说话人限制：是只能识别指定发话者的语音，还是对任何发话人的语音都能识别。③训练要求：使用前要不要训练，即是否让机器先“听”一下给定的语音，以及训练次数的多少。④正确识别率：平均正确识别的百分数，它与前面三个指标有关。目前听写机系统还不能完全实用化以取代键盘的输入，但识别技术的成熟同时推动了更高层次的语音理解技术的研究。由于英语与汉语有着不同的特点，针对英语提出的技术在汉语中如何使用也是一个重要的研究课题，而四声等汉语本身特有的问题也有待解决。

语音标注场景下的VAD，在语音标注，尤其是ASR语音转录标注场景下，VAD切片通常是须要率先实现的工作内容。（1）手动模式下，标注员须要自行判断语音的起始点，根据要求，决定是否预留相应的静默音局部。（2）AI模式下，可一键主动解决整条数据，同时实现VAD主动切片与主动文本转录。目前，SEED数据服务平台在语音标注场景下提供的AI辅助为“全局辅助”，即AI会主动解决一整条数据，实现全副切片内容以及转录内容。此外，AI辅助也会自行判断语音信号，并在切片前后预留肯定的静默音局部，以供后续调整：通过VAD切割解决后的语音数据，即可在此基础上实现下一步的语音转录解决。如实按照语音标注：不能根据前后句推理。

近年来，随着人工智能逐渐成为新时代科技发展的方向，整个语音行业也迅速成长。其中，尤以听写技术发展较为迅速，目前已宽泛在语音输入、语音搜索、语音助手等产品中得到应用并日臻成熟。语音技术并不因此止步，听写技术解决的是人机对话问题，更多适用于朗读式风格说话这类很工整的语音，专为识别而生。而现实的场景却复杂得多——会议、采访、演讲、交谈等自然场景下的语音第1目的并非为了转写，因此不只在质量上有先天缺陷，而且是不注重发音、语速、环境等影响因素的随意性非工整语音，对机器的敏感度是极大的挑战。这就需要在音频的转写技术方面有所突破，就主流技术趋势而言，解决会话风格和录音质量两个问题就成为技术突破的重点要求。上海抒炬计算机信息技术中心以完善的服务和改变为至上追求。云南标兵语音标注服务

要理解语音标注，得先理解AI其实是部分替代人的认知功能。河南中文语音标注任务平台

语音标注是标注员不断对语音信息进行翻译让人工系统进行学习，微信里的语音翻译功能就是如此完成的。语音标注里主要包括采样、采样率、采样精度、声道、噪音比几个专业词，下面小编就来为大家详细介绍一下这几个概念。汉字的正确标注规范基本原则：文本意思合理。语音清晰必须写出正确文本，不能多字、少字，并给出每一句话的起止时间，且起止时间不超过10s（1）噪音或重叠音：如果出现较长的噪音或者两个说话人声音重叠无法识别的语音，则可标为噪音不做文本处理。（2）听不清：如果遇到全句或部分听不清楚的情况，可舍弃，标注为听不清。（3）陌生词：没有听说过、无法确定的人名、地名、公司名、品牌名称可以用任意同音字代替，同时保证语句通顺。河南中文语音标注任务平台

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