问：为什么选择科大讯飞作为论文研究对象？
- 答：理由如下：
作为研究对象来讲，样本越多，越有代表性，越能说明问题。选择科大讯飞公司，因为这家公司足够大，有代表性，所以可以作为研究对象，这样可以对科大讯飞公司进行深入的挖掘，全面剖析存在的问题，发现优点等，可以研究得更透彻，也更好把握，写作起来，难度小一些。而且科大讯飞是A股市场的AI龙头，是语音识别、合成技术方面绝对的，龙头企业。而且科大讯飞公司具有优秀且卓越的战略眼光的创始人团队，具有对标华为#的管理团队和强执行力团队国家战略引领，而且还有着国家政策扶持，省市地方政府支持，国家队入场的国有企业。
问：用讯飞语记写论文，有隐私安全吗？会被别人盗用劳动成果吗？
- 答：您好，是不会的哈~讯飞是具备国家认证保密资质的企业，安全性可以保证的。
还可以给应用上锁：点击【侧边栏】-【通用设置】-【安全设置】即可为软件上指纹锁或手势密码锁。
另外，每篇笔记也可以单独上锁，点击需上锁笔记右上角的【···】-【阅读密码】即可为笔记单独上锁~
问：科大讯飞数据集可以写论文吗？
- 答：科大讯飞数据集可以写论文。科大讯飞研究院联合中国科学技术大学语音实验室共发表收录14篇论文，覆盖语音识别、语音合成、语音增强、语音情感识别、声音事件检测等。
问：有什么软件可以听论文？
- 答：百度文库的书城就可以听论文。
还有听书软件Eotu支持后台播放当然可以一边听 一边干其他的事... - 答：如果你是电子版的论文，能编辑的，可以用科大讯飞这个软件来进行文字转语音。科大讯飞在这方面是最牛的，当然也还有其他的软件。如果是从知网等论文平台上下载的pdf版本的论文，那就比较困难了，这又涉及到文字识别以后，才能转成语音。希望能帮到你。，
问：我明天面试科大讯飞的一面，对面试官会问些什么一无所知，求教？
- 答：所有面试均有相通之处，主要关注以下几点：
一、面试前
1、了解面试公司行业、产品
2、了解岗位工作职责及任职要求
3、分析自己的优劣
4、注意形象、穿着
5、提前10～15分钟到达
二、面试中
1、礼貌问候面试官
2、不要紧张、
3、保持沟通、表达流畅
4、面试可能问到问题
A、自我介绍
B、过往工作如何开展、取得的成绩以及如何取得该成绩
C、自身的优劣
D、对岗位的认知
E、对团队、加班的看法
F、对上级领导的性格的喜好
G、个人职业发展目标
H、薪资期望
I、到岗时间
J、本岗位中遇到特殊情况的处理
K、之前部门的组织架构，你在其中的职级职等，作用
L、家庭状况
三、面试后
1、对面试官表示感谢
2、询问面试结果的反馈时间
3、礼貌告辞 - 答：最重要的还是要在面试前了解岗位特点，做到有的放矢，以便能够更好的突出自己的能力。
首先,自我介绍。事先准备的自我介绍不要太死板.尽量能有些临场的感觉.具体的话要怎么说你可以不用像写草稿那样。
偶尔面试做一些面试，比较喜欢有条理的回答，类似如下:
第一,我想不管怎样的工作.性格都是很重要的..要讲出你性格中的优点.说2,3点就可以了,多了就不好了...
第二,学习的经历.在学校或者自己的进修.你都学到了什么.能熟练的掌握什么.
第三,工作的经历.这个时候要突出你的成绩和能力了..（如果是应届毕业生的话，可以说实习经历和社团经历）
一点看法.希望能给你带来帮助.
加油哦 - 答：社科院在职研修网老师为你解答：面试没有统一要求，就是导师根据自己的研究方向和你表现出的一些情况问一些问题。提前准备的话可以准备一下流利的自我介绍、准备一点儿常规问题：为什么考这个，对什么比较感兴趣，看过什么影响的书等，阅读一些专业方向导师的研究论文，至少知道导师在研究什么、业界热点是什么。
问：为什么目前为止，科大讯飞的转型结果还不能下定论都？
答：针对红芯公司CEO陈本峰为科大讯飞联合创始人一事，8月16日晚间，科大讯飞董事长刘庆峰对新京报记者表示，讯飞产业投资公司是在2013年投资了红芯浏览器，当时在天使轮投了300万元人民币。陈本峰本科毕业论文是在科大实验室做的，后来研究生去香港科技大学读书，之后就跟科大讯飞没关系了。
- 答：科大讯飞正在积极尝试由to B向to C的转变，打开C端市场将是讯飞下一步市值提升的关键。
- 答：它们通过了转送和蒸发之后，目前的股价已经达到了20.93亿，可以说它的涨幅达到了二十倍左右
- 答：长期以来，作为一家根植于语音技术领域的科技公司，科大讯飞的优点是低调，缺点却是过于低调。
- 答：我现在大部分资产买的就是科大讯飞成本30。
问：浅谈语音识别技术论文？
答： 语音识别技术研究让人更加方便地享受到更多的社会信息资源和现代化服务，对任何事都能够通过语音交互的方式。 我整理了浅谈语音识别技术论文，欢迎阅读!
浅谈语音识别技术论文篇一语音识别技术概述
作者：刘钰 马艳丽 董蓓蓓
摘要：本文简要介绍了语音识别技术理论基础及分类方式，所采用的关键技术以及所面临的困难与挑战，最后讨论了语音识别技术的 发展 前景和应用。
关键词：语音识别;特征提取;模式匹配;模型训练
Abstract:This text briefly introduces the theoretical basis of the speech-identification technology,its mode of classification,the adopted key technique and the difficulties and challenges it have to face.Then,the developing prospect ion and application of the speech-identification technology are discussed in the last part.
Keywords:Speech identification;Character Pick-up;Mode matching;Model training
一、语音识别技术的理论基础
语音识别技术：是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高级技术。语音识别以语音为研究对象，它是语音信号处理的一个重要研究方向，是模式识别的一个分支，涉及到生 理学 、心理学、语言学、 计算 机 科学 以及信号处理等诸多领域，甚至还涉及到人的体态语言(如人在说话时的表情、手势等行为动作可帮助对方理解)，其最终目标是实现人与机器进行 自然 语言通信。
不同的语音识别系统，虽然具体实现细节有所不同，但所采用的基本技术相似，一个典型语音识别系统主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。此外，还涉及到语音识别单元的选取。
(一) 语音识别单元的选取
选择识别单元是语音识别研究的第一步。语音识别单元有单词(句)、音节和音素三种，具体选择哪一种，由具体的研究任务决定。
单词(句)单元广泛应用于中小词汇语音识别系统，但不适合大词汇系统，原因在于模型库太庞大，训练模型任务繁重，模型匹配算法复杂，难以满足实时性要求。
音节单元多见于汉语语音识别，主要因为汉语是单音节结构的语言，而 英语 是多音节，并且汉语虽然有大约1300个音节，但若不考虑声调，约有408个无调音节，数量相对较少。因此，对于中、大词汇量汉语语音识别系统来说，以音节为识别单元基本是可行的。
音素单元以前多见于英语语音识别的研究中，但目前中、大词汇量汉语语音识别系统也在越来越多地采用。原因在于汉语音节仅由声母(包括零声母有22个)和韵母(共有28个)构成，且声韵母声学特性相差很大。实际应用中常把声母依后续韵母的不同而构成细化声母，这样虽然增加了模型数目，但提高了易混淆音节的区分能力。由于协同发音的影响，音素单元不稳定，所以如何获得稳定的音素单元，还有待研究。
(二) 特征参数提取技术
语音信号中含有丰富的信息，但如何从中提取出对语音识别有用的信息呢?特征提取就是完成这项工作，它对语音信号进行分析处理，去除对语音识别无关紧要的冗余信息，获得影响语音识别的重要信息。对于非特定人语音识别来讲，希望特征参数尽可能多的反映语义信息，尽量减少说话人的个人信息(对特定人语音识别来讲，则相反)。从信息论角度讲，这是信息压缩的过程。
线性预测(LP)分析技术是目前应用广泛的特征参数提取技术，许多成功的应用系统都采用基于LP技术提取的倒谱参数。但线性预测模型是纯数学模型，没有考虑人类听觉系统对语音的处理特点。
Mel参数和基于感知线性预测(PLP)分析提取的感知线性预测倒谱，在一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点，应用了人耳听觉感知方面的一些研究成果。实验证明，采用这种技术，语音识别系统的性能有一定提高。
也有研究者尝试把小波分析技术应用于特征提取，但目前性能难以与上述技术相比，有待进一步研究。
(三)模式匹配及模型训练技术
模型训练是指按照一定的准则，从大量已知模式中获取表征该模式本质特征的模型参数，而模式匹配则是根据一定准则，使未知模式与模型库中的某一个模型获得最佳匹配。
语音识别所应用的模式匹配和模型训练技术主要有动态时间归正技术(DTW)、隐马尔可夫模型(HMM)和人工神经元 网络 (ANN)。
DTW是较早的一种模式匹配和模型训练技术，它应用动态规划方法成功解决了语音信号特征参数序列比较时时长不等的难题，在孤立词语音识别中获得了良好性能。但因其不适合连续语音大词汇量语音识别系统，目前已被HMM模型和ANN替代。
HMM模型是语音信号时变特征的有参表示法。它由相互关联的两个随机过程共同描述信号的统计特性，其中一个是隐蔽的(不可观测的)具有有限状态的Markor链，另一个是与Markor链的每一状态相关联的观察矢量的随机过程(可观测的)。隐蔽Markor链的特征要靠可观测到的信号特征揭示。这样，语音等时变信号某一段的特征就由对应状态观察符号的随机过程描述，而信号随时间的变化由隐蔽Markor链的转移概率描述。模型参数包括HMM拓扑结构、状态转移概率及描述观察符号统计特性的一组随机函数。按照随机函数的特点，HMM模型可分为离散隐马尔可夫模型(采用离散概率密度函数，简称DHMM)和连续隐马尔可夫模型(采用连续概率密度函数，简称CHMM)以及半连续隐马尔可夫模型(SCHMM，集DHMM和CHMM特点)。一般来讲，在训练数据足够的，CHMM优于DHMM和SCHMM。HMM模型的训练和识别都已研究出有效的算法，并不断被完善，以增强HMM模型的鲁棒性。
人工神经元 网络 在语音识别中的 应用是现在研究的又一 热点。ANN本质上是一个自适应非线性动力学系统，模拟了人类神经元活动的原理，具有自学、联想、对比、推理和概括能力。这些能力是HMM模型不具备的，但ANN又不个有HMM模型的动态时间归正性能。因此，现在已有人研究如何把二者的优点有机结合起来，从而提高整个模型的鲁棒性。
二、语音识别的困难与对策
目前，语音识别方面的困难主要表现在：
(一)语音识别系统的适应性差，主要体现在对环境依赖性强，即在某种环境下采集到的语音训练系统只能在这种环境下应用，否则系统性能将急剧下降;另外一个问题是对用户的错误输入不能正确响应，使用不方便。
(二)高噪声环境下语音识别进展困难，因为此时人的发音变化很大，像声音变高，语速变慢，音调及共振峰变化等等，这就是所谓Lombard效应，必须寻找新的信号分析处理方法。
(三)语言学、生 理学 、心理学方面的研究成果已有不少，但如何把这些知识量化、建模并用于语音识别，还需研究。而语言模型、语法及词法模型在中、大词汇量连续语音识别中是非常重要的。
(四)我们对人类的听觉理解、知识积累和学习机制以及大脑神经系统的控制机理等分面的认识还很不清楚;其次，把这方面的现有成果用于语音识别，还有一个艰难的过程。
(五)语音识别系统从实验室演示系统到商品的转化过程中还有许多具体问题需要解决，识别速度、拒识问题以及关键词(句)检测技术等等技术细节要解决。
三、语音识别技术的前景和应用
语音识别技术 发展 到今天，特别是中小词汇量非特定人语音识别系统识别精度已经大于98%，对特定人语音识别系统的识别精度就更高。这些技术已经能够满足通常应用的要求。由于大规模集成电路技术的发展，这些复杂的语音识别系统也已经完全可以制成专用芯片，大量生产。在西方 经济 发达国家，大量的语音识别产品已经进入市场和服务领域。一些用户交机、电话机、手机已经包含了语音识别拨号功能，还有语音记事本、语音智能玩具等产品也包括语音识别与语音合成功能。人们可以通过电话网络用语音识别口语对话系统查询有关的机票、 旅游 、银行信息，并且取得很好的结果。
语音识别是一门交叉学科，语音识别正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够甩掉键盘，通过语音命令进行操作。语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。
参考 文献 ：
[1]科大讯飞语音识别技术专栏. 语音识别产业的新发展. 企业 专栏.通讯世界,2007.2:(总l12期)
[2]任天平,门茂深.语音识别技术应用的进展.科技广场.河南科技,2005.2:19-20
[3]俞铁城.科大讯飞语音识别技术专栏.语音识别的发展现状.企业专栏.通讯世界,2006.2 (总122期)
[4]陈尚勤等.近代语音识别.西安: 电子 科技大学出版社,1991
[5]王炳锡等.实用语音识别基础.Practical Fundamentals of Speech Recognition.北京:国防 工业 出版社,2005
[6](美)L.罗宾纳.语音识别基本原理.北京:清华大学出版社,1999
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