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语音识别将是科技的下一次飞跃？看谷歌高管怎么解读
新浪科技讯 北京时间9月25日早间消息，人工智能机器人和自动驾驶汽车可能是媒体关注焦点，但谷歌搜索业务负责人本·戈麦斯（Ben Gomes）表示，科技的下个飞跃将是语音技术的发展。他认为，更好地理解普
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基于TMS320VC5509A的语音识别与控制系统
语音识别（Speech Recognition）是机器通过训练和匹配过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术。关于语音识别技术，先后出现了动态时间弯折（DTW）、隐马尔可夫和人工神经网络三种主要方法[1]。由于每种方法都涉及大量的乘加运算，并且计算精度是算法性能的有效保障，因此对处理器的运算能力要求较高。近年大规模集成电路的快速发展，为
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谷歌称语音识别是下一个机会，尤其在发展中国家
据国外媒体报道，虽然人工智能机器人和自动驾驶汽车可能成为未来的头条新闻，但谷歌搜索负责人本·戈麦斯(Ben Gomes)表示，技术领域的下一个重大飞跃将是语音服务的进步。戈麦斯表示，更好地理解通用语言对互联网的未来发展至关重要。
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语音识别及其定点DSP实现
语音识别研究的根本目的是研究出一种具有听觉功能的机器，能直接接受人的口呼命令，理解人的意图并做出相应的反映。语音识别系统的研究涉及微机技术、人工智能、数字信号处理、模式识别、声学、语言学和认知科学等许多学科领域，是一个多学科综合性研究领域。近年来，高性能数字信号处理芯片DSP(Digital Signal Process)技术的迅速发展，为语音识别的实时实现提供了可能，其中，AD公司的数字信号处理芯片以其良好的性价比和代码的可移植性被广泛地应用于各个领域。因此，我们采用AD公司的定点DSP处理芯片ADSP
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人工智能下一阶段的发展方向时什么？类脑计算
“未来人工智能的研究领域会体现在两个方向，这两个方向与人类大脑相吻合。”在2018世界人工智能大会“AI前沿与行业赋能主题论坛”上，微软全球执行副总裁、微软人工智能及微软研究事业部负责人沈向洋表示，其中一个是探索人脑机制对AI技术的改善，另一个则是AI应用于人脑研究中，“在这些方向背后，需要进行大量的基础研究。”
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谷歌：语音识别是下一个机会
戈麦斯说:“语音识别和对语言的理解是未来搜索和信息的核心。但是有很多难题，比如理解引用语是如何起作用的，理解‘他’、‘她’或‘它’在句子中指的是什么。在语音服务角度，这只是其面临的数以百万计的问题之一。
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谷歌搜索负责人：语音识别是下个科技转折点
9月25日消息，谷歌搜索业务负责人本·戈麦斯(Ben Gomes)在接受记者采访时做出了一次惊人的预言，他表示科技的下一个转折点将是语音识别技术。戈麦斯认为如何让机器更好的对普通语言进行认知将决定着互联网时代未来的发展。
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这下尴尬了！科大讯飞用人类翻译冒充AI同传
近年来机器翻译发展越来越成熟，机器翻译和语音助手结合是不是能成为超级令人敬佩的同传了呢，显然没有那么简单。科大讯飞为了凸显自家的AI同传多厉害，竟然把人类翻译的内容当作AI的劳动成果。
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3G手机语音识别应用中DSP的选择策略
随着DSP技术的进步，计算能力更强、功耗更低和体积更小的DSP已经出现，使3G手机上植入更精确更复杂的自动语音识别(ASR)功能成为可能。目前，基本ASR应用可以分成三大类：1. 语音-文本转换(语音输入)；2. 讲者识别；3. 语音命令控制(语音控制)。
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工信部：政府应给AI发展多提供资金支持
罗文指出，要从四个方面推动深圳市人工智能芯片产业加快发展，一是对接国家战略。国家已经在人工智能领域发布了系列规划，企业应按照国家的规划部署要求，积极将产品规划和国家战略相结合。
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基于ARM的非特定人语音识别系统的设计方案
本文介绍了一种采用ARM处理器作为控制核心的非特定人语音识别系统的设计方案。方案中的系统利用IC Route公司的非特定语音识别芯片LD3320与ARM Cortex M3内核ST公司的32位高性能单片机STM32F103C8T6组成功能主体，在系统中实现SD卡文件系统。
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基于DSP的声控电子记事本的设计与实现
一种基于DSP芯片的语音识别和数字录音系统。在该系统中，DSP（单片ADSP2185）完成语音识别和数字录音功能，MCU完成用户界面处理。该系统可以实现语音名片（电路号码、工作单位、地址等）存储及声控查询、记事录音及声控回放、日历、简单计算器等功能。
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当智能语音助手碰到方言怎么办？AI创企研究正在研究新的解决方案
自从IBM的Shoebox和Worlds of Wonder的玩具娃娃Julie doll发布以来，语音识别技术一直在不断地发展。到2018年底，Google Assistant支持超过30种不同的语言。
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ARM为核心的嵌入式语音识别电路模块设计
服务机器人以服务为目的，因此人们需要一种更方便、更自然、更加人性化的方式与机器人交互，而不再满足于复杂的键盘和按钮操作。基于听觉的人机交互是该领域的一个重要发展方向。目前主流的语音识别技术是基于统计模
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语音技术应用领域呈现多元化趋势
尽管困难重重，但这并不会阻止技术的发展，时代巨轮的前进。比如在语音识别率方面，目前一些主流平台的识别率可以达到95%以上，这无疑为语音技术落地提供了大大的技术支持。
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基于ATK的实时语音识别系统在家庭监护机器人中的应用实现
文中阐述的是家庭监护机器人项目中语音识别系统设计的部分，通过DSP、DMA和ARM Cortex-A8的并行处理，利用双缓冲的方法，在嵌入式Linux上实现了基于ATK的实时语音识别系统。文中对该系统的软硬件进行了设计。在硬件方面，给出语音识别系统的硬件组成原理，并提供了关键部分原理图；在软件方面，提出实时语音识别的方法，给出应用程序实现
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VC++和Matlab混合编程的语音识别研究
摘要：采用VC++和Matlab混合编程搭建了一个高效的基于HMM的语音识别实验验证平台。结合FPGA的特点,直接使用加法器、乘法器、比较器等建立一个Viterbi算法结构,采用改进方法计算Viterbi得分,实现一种简单的基于HMM的语
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语音识别下的智能家居发展
物联网 (IoT) 改变生活的每一个角落，特别是在家庭中——家电物联网装置让我们更智能地控制门锁、灯光和电器，串连个人生活与外在系统和环境。而当进一步加入目前最热门的语音助理功能后，智能家居在 2018 年的发展可望更上一层楼。
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研究人员公布世界上第一个具有语音识别功能的人造纳米神经元
法国国家科学研究院/泰雷兹集团联合物理研究组及纳米科学与纳米技术中心（法国国家科学研究院/巴黎第十一大学）的研究人员与美日研究人员合作，开发出世界上第一个能够识别出不同人说出的数字的人造纳米神经元。这与《自然》杂志中的一篇文章描述的电子突触的最新发展一样，该电子纳米神经元是人工智能及其潜在应用的一个突破。
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基于嵌入式Linux的语音识别系统硬软件设计
该设计运用三星公司的S3C2440，结合ICRoute公司的高性能语音识别芯片LD3320，进行了语音识别系统的硬件和软件设计。在嵌入式Linux操作系统下，运用多进程机制完成了对语音识
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