真正意义上的人工智能时代已经来临，
    其中语音识别智能技术在其中扮演着重要的角色，
    以最近阿里、谷歌等企业不断发力的语音识别智能音箱为例，
    有了这种语音识别音箱，
    完全可以摆脱对各种按钮和所谓的手机APP的依赖，
    只需要通过“对话”就能够对其进行操控，使用过程中可谓妙趣横生。
    事实上近两年来，智能电视、智能手表等智能产品，
    大多实现了语音识别操控。
 
    在这种语音识别技术的实现过程中，
    以YQ5969语音识别模组为代表的相关组件扮演了重要的角色，
    该语音识别模组起着将语音转化成被设备识别的信号的作用，
    就相当于人的耳朵和大脑。
    YQ5969语音识别模组是一种最简单的在传统
    HMM-GMM 系统中应用神经网络的方法。
    该语音识别模组使用神经网路进行特征学习。
    这样的方法不用修改已有的语音识别框架，
    可以在不大改系统的基础上提高系统的性能。
 
    该语音识别模组利用DNN进行串联 (tandem) 特征提取，
    串联特征首先使用神经网络分类器估算音素的后验概率，
    然后将网络输出的向量通过 PCA 做正交化作为
    HMM-GMM 系统输入的特征。
 
    这样的串联方法在串联特征中使用了层次化的结构，
    将原来单一的神经网络替换为多个神经网络，
    分别被训练为具有不同的功能而又层次化地组织在一起。
    这种方法比原有单一神经网络的参数规模少，训练时间更短，
    同时获得了更好的性能。
 
    值得一提的是，YQ5969语音识别模组还是一个“顺风耳”，
    在5米甚至10米的距离内能够精准识别出人的声音，
    在没有网络的情况下，
    该语音识别模组也可以按照人们发出的语音执行相关操作。
    正是凭借着这一优势，
    该语音识别模组在越来越多的智能设备中开始得以运用。
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肖先生   微信：dao91123