ASR(Automatic Speech Recognition)翻译成中文就是自动语音识别，这是一个把语音转化成机器识别文本的技术，主要功能就是充当人和机器之间的翻译，让机器能“听懂”人类说话。

　　一、ASR自动语音识别技术简介

1. 语音信号预处理

　　对输入的语音信号进行滤波、降噪、分帧等方式进行处理，把连续的语音波形转换为离散的音频特征序列，比如说梅尔频率倒谱系数MFCC\线性预测倒谱系数 LPCC 等。

　　2.声学模型

　　通过学习语音特征与音素之间的映射关系，通过统计模型识别语音中的因素序列，统计模型有隐马尔可夫模型HMM，深度学习模型CNN/RNN/TransFormer等。

　　3.语言模型

　　基于语言学知识和大量文本数据，预测音素序列可能对应的词汇和句子结构，解决语音识别中的歧义问题(如 “shí wù” 可能是 “食物” 或 “实物”)。

　　4.解码

　　结合声学模型和语言模型，通过搜索算法(如维特比算法)找出最可能的文本序列，完成语音到文本的转换。

　　二、ASR的发展历史

　　早期阶段(1950s-1980s)：模板匹配和规则方法：在计算能力有限的早期，研究者尝试用模板匹配的方法进行语音识别。当时的系统通常针对每个词预先录制一份语音模板，识别时通过动态时间规整(DTW)算法将输入语音与各模板进行对齐比对，选择最相似的模板。但这种方法严重依赖预存的模板库，难以扩展到大词汇量，通用性很差。早期系统往往只能识别不到百余词的限定词汇，并且需要训练说话人定制的模板。

　　统计模型阶段(1990s-2010s)：HMM-GMM 时代：随着计算机性能提升和概率模型理论的发展，基于统计学习的方法在 20 世纪 90 年代兴起。隐马尔可夫模型(HMM)为语音的序列建模提供了有力工具，高斯混合模型(GMM)则用于刻画每个 HMM 状态的观测概率分布。这一时期的 ASR 性能有了显著提升，多语种大词汇连续语音识别系统成为可能，代表系统有卡内基梅隆大学的 Sphinx、IBM 的 ViaVoice 等。然而，统计模型也存在瓶颈，GMM 为线性模型难以进一步提高精度，HMM 在遇到说话人变化、口音差异和噪声干扰时性能下降明显。

　　深度学习阶段(2010s 至今)：端到端范式崛起：2006 年前后，深度信念网络(DBN)的提出标志着深度学习浪潮的开始。2012 年，Hinton 等人成功将深度神经网络应用于语音识别声学模型，大幅度超过了原有 GMM-HMM 系统的性能。随后 DNN、CNN、RNN、LSTM 等模型纷纷被引入 ASR 领域，识别准确率屡创新高。2016 年左右，微软和 IBM 报告在英语电话语音转写上达到与人为校对者相当的错误率水平。2014-2016 年间，Graves 等提出 CTC 和序列到序列模型，百度发布基于 LSTM-CTC 的 DeepSpeech，实现了直接以语音输出文字的端到端训练。2020 年，Transformer 等新型架构全面渗透 ASR 领域，OpenAI 的 Whisper 模型展示了大规模多语言多任务端到端 ASR 的强大性能。

　　三、应用场景

　　目前ASR技术应用已经非常非常广泛，市面上很多端到端的语音识别芯片都是采用ASR语音识别技术，像智能家居，还有车上的AI对话等等都是ASR的应用厂家。

　　四、搭载ASR技术的语音芯片有哪些

　　唯创知音旗下搭载了ASR语音识别技术的有WT6900系列，还有WT2606系列，以及WT3000系列的模组，如果有需求的可以联系官网客服。