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概念理解 ASR是英文AutomaticSpeechRecognition第一個(gè)英文字母的縮寫簡(jiǎn)稱。意思是自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)。是一種將人的語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文本的技術(shù)。

ASR，或自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別，是指讓程序自動(dòng)轉(zhuǎn)錄口語(yǔ)（語(yǔ)音到文本）的問(wèn)題。我們的目標(biāo)通常是在轉(zhuǎn)錄語(yǔ)音輸入時(shí)，有一個(gè)模型，將Word錯(cuò)誤率（WER）指標(biāo)降至最低。換句話說(shuō)，鑒于某些音頻文件（例如包含語(yǔ)音的WAV文件），我們?nèi)绾螌⑵滢D(zhuǎn)換為相應(yīng)的文本，并盡可能少地進(jìn)行錯(cuò)誤處理？
傳統(tǒng)的語(yǔ)音識(shí)別采用生成方法，模擬語(yǔ)音聲音生成方式的完整管道，以便評(píng)估語(yǔ)音樣本。我們將從一個(gè)語(yǔ)言模型，封裝最有可能的單詞順序生成（例如n-gram模型），到該順序中每個(gè)單詞的發(fā)音模型（例如發(fā)音表），到將這些發(fā)音轉(zhuǎn)換為音頻波形（例如高斯混合模型）的聲學(xué)模型。

然后，如果我們收到一些口頭輸入，我們的目標(biāo)是找到最有可能的文本序列，將導(dǎo)致根據(jù)我們的生成模型管道的給定音頻?？偟膩?lái)說(shuō)，通過(guò)傳統(tǒng)的語(yǔ)音識(shí)別，我們嘗試建模，并利用這個(gè)可能的成績(jī)單。Pr(audio|transcript)*Pr(transcript)

隨著時(shí)間的推移，神經(jīng)網(wǎng)發(fā)展到傳統(tǒng)語(yǔ)音識(shí)別模型的每個(gè)組件可以被性能更好且具有更大泛化潛力的神經(jīng)模型所取代的地步。例如，我們可以用神經(jīng)語(yǔ)言模型替換n-gram模型，用神經(jīng)發(fā)音模型替換發(fā)音表，依次是。但是，每個(gè)神經(jīng)模型都需要單獨(dú)接受不同任務(wù)的培訓(xùn)，而流體中任何模型的錯(cuò)誤都可能放棄整個(gè)預(yù)測(cè)。

因此，我們可以看到端到端ASR架構(gòu)的吸引力：歧視性模型，只需接收音頻輸入并提供文本輸出，并且其中架構(gòu)的所有組件都一起訓(xùn)練以實(shí)現(xiàn)相同的目標(biāo)。該模型的編碼器類似于提取語(yǔ)音特征的聲學(xué)模型，然后可以直接通過(guò)管道輸送到輸出文本的解碼器。如果需要，我們可以集成一個(gè)語(yǔ)言模型，以改善我們的預(yù)測(cè)，
整個(gè)端到端的ASR模型可以同時(shí)進(jìn)行訓(xùn)練——一個(gè)更容易處理的管道！ ASR工作原理 在過(guò)去幾年中，語(yǔ)音助手已經(jīng)無(wú)處不在，谷歌首頁(yè)，亞馬遜回聲，Siri，Cortana等的受歡迎程度。這些是自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別（ASR）的最知名示例。這一類應(yīng)用程序從某些語(yǔ)言的口語(yǔ)音頻剪輯開始，并提取已使用的單詞作為文本。因此，它們也被稱為語(yǔ)音到文本算法。

像Siria和上面提到的其他應(yīng)用程序，會(huì)走得更遠(yuǎn)。他們不僅提取文本，而且還解釋和理解所講內(nèi)容的語(yǔ)義，以便他們能夠回答，或根據(jù)用戶的命令采取行動(dòng)。在本文中，我將重點(diǎn)介紹通過(guò)深度學(xué)習(xí)對(duì)文本進(jìn)行語(yǔ)音到文本的核心能力。我的目標(biāo)將是不僅了解某樣?xùn)|西是如何工作的，而且了解為什么它這樣工作。

我在我的音頻深度學(xué)習(xí)系列中還有幾篇文章，你可能會(huì)發(fā)現(xiàn)有用。他們探索這個(gè)領(lǐng)域的其他引人入勝的話題，包括我們?nèi)绾螢樯疃葘W(xué)習(xí)準(zhǔn)備音頻數(shù)據(jù)，為什么我們使用Mel光譜儀進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型，以及如何生成和優(yōu)化這些模型。

最先進(jìn)的技術(shù)（什么是聲音，如何數(shù)字化。什么問(wèn)題就是在日常生活中深入學(xué)習(xí)解決。什么是光譜圖，為什么它們都很重要。

為什么梅爾光譜儀性能更好（在Python中處理音頻數(shù)據(jù)。什么是梅爾光譜圖以及如何生成它們）

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和增強(qiáng)（通過(guò)超參數(shù)調(diào)整和數(shù)據(jù)增強(qiáng)增強(qiáng)光譜功能，實(shí)現(xiàn)最佳性能）

聲音分類（端到端示例和架構(gòu)，對(duì)普通聲音進(jìn)行分類。一系列方案的基礎(chǔ)應(yīng)用。

光束搜索（語(yǔ)音到文本和NLP應(yīng)用程序常用的算法，以增強(qiáng)預(yù)測(cè)）

語(yǔ)音到文本 我們可以想象，人類言論是我們?nèi)粘€(gè)人和商業(yè)生活的基礎(chǔ)，語(yǔ)音到文本功能具有大量的應(yīng)用。人們可以用它來(lái)轉(zhuǎn)錄客戶支持或銷售電話的內(nèi)容，用于語(yǔ)音聊天機(jī)器人，或者記下會(huì)議和其他討論的內(nèi)容。
基本音頻數(shù)據(jù)由聲音和噪音組成。人類言論就是一個(gè)特例。因此，我在文章中談到的概念，如我們?nèi)绾螖?shù)字化的聲音，處理音頻數(shù)據(jù)，以及為什么我們轉(zhuǎn)換音頻到光譜儀，也適用于理解語(yǔ)音。然而，語(yǔ)音是更復(fù)雜的，因?yàn)樗幋a語(yǔ)言。
音頻分類等問(wèn)題從聲音剪輯開始，并從給定類別中預(yù)測(cè)聲音屬于哪個(gè)類。對(duì)于語(yǔ)音到文本的問(wèn)題，您的培訓(xùn)數(shù)據(jù)包括：

輸入功能（X）：口語(yǔ)音頻剪輯

目標(biāo)標(biāo)簽（y）：發(fā)言內(nèi)容的文本記錄