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NLP之ASR:语音识别技术(Automatic Speech Recognition)的简介、发展历史、案例应用之详细攻略
目录
语音识别技术(Automatic Speech Recognition)的简介
1、ASR实现的原理—模式匹配法
2、ASR技术面临的五大问题
语音识别技术(Automatic Speech Recognition)的发展历史
1、ASR的发展史
1.1、20世纪50年代贝尔研究所研究成功了世界上第一个语音识别系统Audry系统
1.2、20世纪60年代计算机的应用推动了语音识别技术的发展
1.3、20世纪70年代采用传统的模式识别策略取得了具有里程碑意义的成果
1.4、20世纪80年代的三大进展—基于隐马尔科夫模型、基于统计概率的语言模型、基于人工神经网络
1.5、20世纪90年代ASR技术实现产品应用
1.6、2009年~2011年深度学习技术极大的促进了语音识别技术的进步—语音识别进入DNN-HMM时代
1.7、近些年以来诞生了各种手机语音助手
2、ASR语音识别进展
2.1、Attention→Listen-Attend-Spell→Transformer
2.2、端到端语音识别仍然是ASR研究的一大热点—基于Attention机制的识别系统已经成为了语音技术研究主流
语音识别技术(Automatic Speech Recognition)的案例应用
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