语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition (ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
今年 2 月，中国人工智能公司出门问问联合西北工业大学推出了全球首个面向产品和工业界的端到端语音识别开源工具 ——WeNet。
腾讯云语音识别API：腾讯云提供了一系列的语音识别API，包括语音识别、语音转换、语音唤醒等。小程序可以通过调用腾讯云提供的API来实现语音识别功能。
2016年3月，谷歌宣布向第三方开放语音识别技术，在语音识别市场再掀波澜。 谷歌将通过全新的“谷歌云语音应用程序界面”（Google Cloud Speech API）开放服务，初期将免费提供，后期暂未确定。这可能让谷歌与其他语音识别专业公司产生直接竞争。谷歌已对语音识别技术作出大量研发投入，目前可对超过80种语言进行语音识别。有鉴于此，竞争将非常激烈。 然而，规模较小的公司仍能在语音识别领域拥有独特优势。因为谷歌的重点并非生物识别方面的语音技术。而由于物联网将语音识别作为便利的用户界面，所以语音识别有可能
原文：Building a Speech-to-Text App Using Speech Framework in iOS 10
摘要总结：Mozilla开源语音识别模型和世界第二大语音数据集，以帮助研究人员进行语音识别研究。其中包括DeepSpeech项目，一个由Mozilla开发的语音到文本转换引擎，以及Common Voice项目，这是一个由全球公众贡献的语音数据集。
【新智元导读】国际知名市场研究公司Research and Markets 2016年5月4日发布报告《全球及中国语音产业报告，2015-2020》的修订版本。报告认为，随着语音在智能产业的应用不断加深，全球，以及中国的语音市场在接下来的5年当中仍将维持显著地增长，到2020年，全球语音市场规模预计将达到191.7亿美元。报告数据显示，尽管领头羊Nuance仍然占据着三成的市场份额，但是已经出现明显下滑趋势，其他科技巨头谷歌、微软、苹果和科大讯飞则获得了迅速的增长，全球市场份额分别为20.7%、13.4%、
近日，著名的语音识别与图像处理解决方案提供商Nuance Communications（以下称Nuance）宣布，已经以2.15亿美元完成了对客户服务与互动解决方案提供商TouchCommerce的收
介绍了一种以ARM为核心的嵌入式语音识别模块的设计与实现。模块的核心处理单元选用ST公司的基于ARM Cortex-M3内核的32位处理器STM32F103C8T6。本模块以对话管理单元为中心，通过以LD3320芯片为核心的硬件单元实现语音识别功能，采用嵌入式操作系统μC/OS-II来实现统一的任务调度和外围设备管理。经过大量的实验数据验证，本文设计的语音识别模块具有高实时性、高识别率、高稳定性的优点。本文引用地址：http://www.eepw.com.cn/article/201706/347845.htm
智能语音在近年一直是个很火的话题，商业应用也在不断增加，在10月10号的深蓝&大咖面对面活动中，我们邀请到了语音界大佬陈果果博士，针对目前语音领域问题进行分享与探讨。
李先刚：我目前任职于滴滴出行AI Labs首席算法工程师，负责滴滴语音相关的技术和应用，关注的领域包括语音相关前沿算法（包括语音识别、说话人识别和自然语言处理等）和他们的产业应用（尤其是在出行场景中的应用）。
最近Bot这种虚拟机器人成为了国际新热点，但于有些人而言，它们已经做了十几年。 席卷全球的Bots风让语义识别渐渐浮出水面 长期以来，语音交互领域的公司，我们对语音识别的公司（诸如科大讯飞，云之声，思必驰）非常熟悉，但对于只专注于其背后更深一个层次的语义识别公司却知之甚少，当然这并不是我们孤陋寡闻，而是语义识别的属性决定它会更多地躲在背后干实事。 以本次在贵阳数博会发布2.0平台的小i机器人CEO袁晖的比方为例，“当用户对Siri讲一句话时，语音识别分析出这句话说的是什么，语义识别分析出这句话是什么意思。语
是磁带、光盘、录音笔、手机等录音工具，还是会议、访谈、沟通、演唱等场景？是键指如飞的神奇速录师，还是方便快捷的语音转文字AI小工具？
Voicera获1450万美元融资，智能语音真的前途无限吗？
选自Mozilla 机器之心编译 参与：刘晓坤 Mozilla 对语音识别的潜能抱有很大期望，但这一领域目前仍然存在对创新的明显阻碍，这些挑战激发这家公司启动了 DeepSpeech 项目和 Common Voice 项目。近日，他们首次发布了开源语音识别模型，其拥有很高的识别准确率。与此同时，这家公司还发布了世界上第二大的公开语音数据集，该数据集由全球将近 20000 人所贡献。 开源语音识别模型：https://hacks.mozilla.org/2017/11/a-journey-to-10-word
【新智元导读】扎克伯格日前公开了他自己打造的 AI 管家，从演示结果看，其语音识别功能差强人意，而语音识别技术却在今年各大公司报道中屡次取得突破，是当前 AI 发展代表领域之一。这就涉及到一个深层次的问题：本次 AI 热潮起于深度学习的突破，但真要想创造价值并不能停步在深度学习技术本身——AI创造价值的链条比较长，必须打破软硬的边界，补全整个链条，价值才会体现出来。 近来扎克伯格向记者公开演示了他 2016 年的作品，一个类似 Jarvis 的人工智能助手，从记者的描述来看，这人工智能助手大部分时候还比较不
作者 ｜ 刘燕 Nuance 已是没落的语音识别巨头，微软欲花 160 亿美元买下它，这笔交易值吗？ 1微软拟斥资 160 亿美元收购 Nuance 北京时间 4 月 12 日，根据彭博社的报道，微软正在就收购全球最大语音识别公司 Nuance Communications Inc. 进行深入谈判。据悉，微软可能愿意为收购这家公司支付高达 160 亿美元（1049 亿元人民币）的收购价格。 报道称，两家公司之间的谈判“正在进行中”，尚未最终敲定。CNBC 援引知情人士消息称，交易可能最早于周日签署，最早于周
技术的进步推动了语音界面的发展，通过机器学习工具的普及，使得更多的互联网连接产品能够比以往任何时候都更能倾听和回应我们的声音。许多人将会体验到新的语音设备带来的便利。 Mozilla（缩写MF或MoF
这家以“图”起家的AI公司，现在宣布修个“语音”双学位，而且出场便是学霸的方式——随手甩出一张摸底考第一名成绩单。
2017年5月2日，腾讯宣布任命语音识别技术顶级专家俞栋博士为AI Lab（人工智能实验室）副主任，并成立美国西雅图AI实验室。 俞栋博士将负责西雅图AI实验室的运营及管理，推动腾讯在语音识别及自然语言理解等AI领域的基础研究。 这是近段时间以来，腾讯在人工智能领域的第三个大动作。 一个多月前的3月19日，由腾讯AI Lab研发的围棋AI绝艺，在日本UEC杯围棋大赛中夺得冠军。这是低调运行近一年后，腾讯AI Lab首次对外展示研究成果。 绝艺团队参加UEC比赛时 就在绝艺夺冠后不久，3月23日，腾讯
素来被认为是“人脸识别独角兽”——或者更宽泛一点说，“计算机视觉独角兽”的依图科技，公布了他们中文语音识别技术的最新突破，以及令人瞩目的产业布局。
---- 新智元报道 编辑：桃子 【新智元导读】3人团队如何用AI改变语音市场？ 三人打下的专注语音技术独角兽，如今又成功融资了。 前段时间，美国音频API平台AssemblyAI完成了3000万美元的B轮融资。 这是一个可以自动将音频和视频文件以及实时音频流转换为文本的平台。 AssemblyAI的创始人兼首席执行官Dylan Fox表示， 「我们正在构建用于定制化语音识别的API，开发人员可以用我们的API 将语音转录成文字或者创建自己的语音接口，而且他们不需要做任何数据上的挖掘和训练，我们
作为语音识别领域的大牛，Daniel Povey 教授此前一直在负责霍普金斯语言语音处理中心的工作。他曾主导开发了语音识别工具库 Kaldi，该工具库支持多种语音识别的模型的训练和预测，很多国内外语音技术公司的研发测试都是从 Kaldi 起步的。
2017年5月2日，腾讯宣布任命语音识别技术顶级专家俞栋博士为AI Lab（人工智能实验室）副主任，并成立美国西雅图AI实验室。 俞栋博士将负责西雅图AI实验室的运营及管理，推动腾讯在语音识别及自然语言理解等AI领域的基础研究。 这是近段时间以来，腾讯在人工智能领域的第三个大动作。 一个多月前的3月19日，由腾讯AI Lab研发的围棋AI绝艺，在日本UEC杯围棋大赛中夺得冠军。这是低调运行近一年后，腾讯AI Lab首次对外展示研究成果。 就在绝艺夺冠后不久，3月23日，腾讯宣布任命人工智能领域顶尖
【导读】语音识别自半个世纪前诞生以来，一直处于不温不火的状态，直到 2009 年深度学习技术的长足发展才使得语音识别的精度大大提高，虽然还无法进行无限制领域、无限制人群的应用，但也在大多数场景中提供了一种便利高效的沟通方式。本篇文章将从技术和产业两个角度来回顾一下语音识别发展的历程和现状，并分析一些未来趋势，希望能帮助更多年轻技术人员了解语音行业，并能产生兴趣投身于这个行业。
高通公司人工智能研究人员表示，该公司正在研制用于智能终端的语音识别系统，通过综合采用循环神经网络和卷积神经网络，该系统语音识别准确率可达95%。
深度学习在语音识别领域取得的成绩是突破性的。2009年深度学习的概念被引入语音识别领域，并对该领域产生了巨大的影响。在短短几年时间内，深度学习的方法在TIMIT数据集上将基于传统的混合高斯模型（gaussian mixture model，GMM）的错误率从21.7%降低到了使用深度学习模型的17.9%。如此大的提高幅度很快引起了学术界和工业界的广泛关注。从2010年到2014年间，在语音识别领域的两大学术会议IEEE-ICASSP和Interspeech上，深度学习的文章呈现出逐年递增的趋势。在工业界，包括谷歌、苹果、微软、IBM、百度等在内的国内外大型IT公司提供的语音相关产品，比如谷歌的Google Now、苹果的Siri、微软的Xbox和Skype等，都是基于深度学习算法。
7 月 12 日-7 月 14 日，2019 第四届全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR 2019）于深圳正式召开。峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，深圳市人工智能与机器人研究院协办，得到了深圳市政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流博览盛会，旨在打造国内人工智能领域极具实力的跨界交流合作平台。
一、前言 6月27日，美国权威科技杂志《MIT科技评论》公布2017全球最聪明50家公司榜单。科大讯飞名列中国第一、全球第六。全世界排在科大讯飞前面企业分别是：英伟达、Spacex、亚马逊、23andme、Alphabet。 《MIT科技评论》认为，“科大讯飞旗下的语音助手是中国版的Siri，其可携带实时翻译器则是一款杰出的人工智能应用，克服了方言、俚语和背景杂音，可将汉语精准地翻译成十几种语言。科大讯飞在中国语音技术市场的占有率70%。”越来越多的人认为，语音识别将成为下一代交互革命的关键技术。 与此
【新智元导读】 微软语音识别研究团队在黄学东的带领下，去年将语音识别的单词错误率降至5.9%，又在最近降至5.1%。在本次专访中，我们讨论了语音识别错误率百分之几的小数点在研究和实际应用上的意义。黄学东认为，从研究角度来说，这个意义十分重大，即便是0.1%的差距，无论是运算量还是时间，耗费都是巨大的。 达到人类水平，超越人类水平，人工智能研究领域的突破性进展。 以上赞誉被给予了微软最近的语音识别研究成果：其语音识别研究团队在黄学东的带领下，去年将语音识别的单词错误率降至5.9%，又在最近降至5.1%。 从研
内容概述：方言是语音识别技术发展中必须要迈过去的坎儿，那么如何让模型能够听懂和理解方言呢？使用优质的数据集是一种的方法，本文将介绍一个经典的方言录音数据集 TIMIT。
你知道吗？人类每听20个词，其实就有一两个成为“漏网之鱼”。而在一段五分钟的对话中，这一数字达到了80。但对于我们而言，少听一两个词并不会影响我们对语意的理解，然而想象一下，计算机如果要完成这件事有多难？ 去年，IBM已经在语音识别领域走到了一个新的里程碑：系统的错误率降低为6.9%；而AI科技评论了解到，近日IBM Watson的语音识别系统将这个数字降到了5.5%。 清华大学的邓志东教授此前在采访中向AI科技评论表示，只有AI技术达到人类水平，它才有商业化的可能性。技术越来越接近人类水平也一直是人工
《钢铁侠》里的AI管家贾维斯，想必大家都不陌生，这样可以像人一样和自己对话的AI管家，我们是不是都想拥有一个？ 贾维斯之所以可以像人一样和我们对话，必然离不开语音识别技术的加持。 如今，从语音输入法到智能家居等，生活中到处都可以通过语音进行人机交互。 拥有一个贾维斯的梦想好像越来越近了！ 为了让这个梦想更近一步，学习好语音识别技术势在必行！ 今天，博文菌就给大家推荐一本语音识别领域的扛鼎之作——《人工智能：语音识别理解与实践（精装版）》，该书被列入“国家出版基金支持项目”，并入选为《人工智能出版工程》系列丛
在本文中，我们提供了一个用于训练语音识别的RNN的简短教程，其中包含了GitHub项目链接。 作者：Matthew Rubashkin、Matt Mollison 硅谷数据科学公司 在SVDS的深度
域名作为互联网上的“门牌号”，如果只能“写”而不能“读”的话，在现今电子设备智能化便携化的趋势下将极其不便。人工智能有两大基础：语音和视觉，智能音箱之所以取代电视机顶盒和路由器成为智能家居的入口，就是因为把握住智能语音这个基础点，倘若域名也能通过语音输入，将极大地推动细小的便携性智能设备（例如手机、手表、VR和AR等）对于互联网应用的语音接入。“语音域名”既要兼容传统域名的同时，又要创新式地开启互联网应用语音交互这一特性，这样，“语音域名”既能通过语音输入来访问互联网应用，也能让人类通过眼睛来轻易辨认以便记忆和认证。
大约一年前，中国移动以13.6亿人民币的代价获得了科大讯飞15%的股权，后者股价一路攀升，从不足30元到最高61元，成为一大牛股，市值高达240多亿人民币。而在刚刚过去的长假中，“云知声”也高调宣布获得金额为千万美金折合约1亿元人民币A轮融资。虽然其体量尚无法和科大相比，但这对沉寂一年的语音识别市场却是重大利好。 而同样涉足该领域的百度、腾讯、搜狗也正在加快技术迭代的脚步，作为战略级标配，语音技术在巨头眼中都格外重要。与国外巨头占领语音市场相似，业内普遍认为，受技术门槛的限制，语音市场创业窗口或已
在人工智能的辉煌进程中，语音识别技术无疑占据了一个至关重要的地位。从最初的简单命令识别到今日能理解复杂语境的智能助手，语音识别技术已经深入人类生活的各个角落。它不仅改变了我们与机器交流的方式，更开启了一个全新的互动时代。
报道称，微软正在进行一项高级谈判，以高达160亿美元的价格收购智能语音巨头 Nuance Communications。
腾讯云语音识别为开发者提供语音转文字服务的最佳体验。经公司内部微信、QQ 、腾讯视频、王者荣耀等大体量业务充分验证，也在大量互联网、金融、教育等领域的外部客户业务场景成功落地，日服务亿级用户。具有海量数据支撑、算法业界领先、支持语种丰富、服务性能稳定、抗噪音能力强、识别准确率高等优势。
语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
AI科技评论按：距离苹果Siri的推出已经快6年了，期间很多智能手机厂商也纷纷将语音助手列为卖点之一，但是其使用率一直不高，究其原因，还是语音助手的功能有限。不过随着深度学习带来的技术进展，以及亚马逊
在温正棋看来，鉴于开源等原因，智能语音的核心技术已经不存在太大差别，而他们相比之下的优势更多集中在业务服务能力及闭环技术的应用层面。 前段时间，亚马逊智能音箱Echo时而抽风的怪笑声令消费者“震惊”，虽然到底是什么原因造成的，我们目前尚不清楚。不过，我们可以确定的是，语音交互已经成为了人们智能生活中不可或缺的一个因素。 选择极限元 他的初衷就是把研究转化为产品应用到市场 “我自己是中科院自动化所模式识别国家重点实验室的副研究员，就想把研究做成产品运用到市场上，这是我当初加入极限元的初衷。”极限元CEO温正
在波士顿的Re-Work深度学习峰会上，高通公司的人工智能研究员Chris Lott介绍了他的团队在新的语音识别程序方面的工作。
邓力的人工智能之旅已跨越 30 余年。在担任过公司研究员、大学教授并在语音研究领域占有一席之地之后，邓力一头扎进了金融界：2017 年 5 月，他辞去了微软首席人工智能科学家的职位（尽管他曾在那领导微软的人工智能学校并创立了深度学习技术中心），加入了管理 300 亿美元的对冲基金 Citadel 并担任首席人工智能官（Chief AI Officer）。同时辞去的还有任教超过 17 年的华盛顿大学附属教授职位。
关于声音的需求，从始至终，都是很刚需的需求 。从语音芯片的演化就能看出很多的端倪，很多很多的产品他必须要有语音，才能实现更好的交互。而语音芯片的需求分类，其实也是很好理解的，从市场上常用的芯片产品特性，大概就能归类如下：
DBMR在报告中认为，未来全球语音和声音识别市场的顶级玩家，包含如下公司 - Hoya, Raytheon, Sensory, Anhui USTC iFLYTEK Co., VoiceVault, LumenVox, Acapela Group, Nuance Communication, Microsoft, Google, Apple等。其中仅提到了一家中国公司 - 科大讯飞，未免有很大的局限性。以下为报告内容：
人工智能技术中，语音识别与图像识别最先实现商业化。不过，照目前情况看来，不管是语音识别还是图像识别，C端似乎都是其商业化进程中难以触碰的一个点。 就在昨天，谷歌的社交软件Allo被爆出将在本周上线，值
▊《Kaldi语音识别实战》 陈果果 等著 电子书售价：44.5元 2020年3月出版 刚刚过去的十年是语音技术发展的黄金十年。2010 年前后，从谷歌公司发布第一个语音搜索应用、苹果公司发布第一个语音助手 Siri 开始，语音技术的发展转瞬进入了快车道。 语音技术的基础算法不断推陈出新，语音任务 Benchmark 持续被刷新；语音产品的应用也从一开始很小众的语音输入，逐渐渗透到人们生活的方方面面。 语音产业飞速发展，传统的语音技术教材已经满足不了该领域从业者的迫切需求。本书以目前流行的开源语音识别工具
选自svds 作者：Cindi Thompson 机器之心编译 参与：李泽南、Smith 目前开源世界里存在多种不同的语音识别工具包，它们为开发者构建应用提供了很大帮助。这些工具各有哪些优劣？数据科学
随着人工智能产品在生活中的渗透率越来越高，其中技术的发展也成为了众人关心的重点所在。作为人机自然交互的基本途径之一，近期以来，语音识别的发展不可谓不快速。 当下，诸如科大讯飞、百度等多家企业声称，其研发的语音识别技术已经达到了97%的准确率。而在日前，谷歌研究员公开表示其语音识别的错误率（将一个词语从语音转录成为文字时的错误率）自2012年以来已经降低了30%以上……纵观过去的2016年，谷歌、苹果和微软等多家科技巨头都公布了自己在语音识别上的进展和突破，而在接下来的时间里，语音识别也将是2017年的发展重
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