基于神经网络的语音识别,神经网络语音合成
目前，实现机器人语音交互功能的主流技术有哪些
。
语音增强（单麦克风语音增强，麦克风阵列语音增强），语音识别（动态时间规整，DTW；隐马尔科夫模型，HMM；支持向量机分类模型，SVM；人工神经网络模型，ANN；高斯混合模型，GMM），语音合成（线性预测编码模型，LPC；共振峰合成；）。
不知道你是要应用还是搞研究，所以只是给出了一些技术，希望你很快上手。
谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
语音信号处理及识别可以应用于什么领域
《语音信号处理(第2版)》介绍了语音信号处理的基础、原理、方法和应用，以及该学科领域近年来取得的一些新的研究成果和技术文案狗。
全书共分14章，包括绪论、语音信号处理基础知识、语音信号分析、矢量量化技术、隐马尔可夫模型、神经网络在语音信号处理中的应用、语音编码、语音合成、语音识别、说话人识别与语种辨识、语音转换与语音隐藏、语音信号中的情感信息处理、耳语音信号处理、语音增强等内容。
深度学习能应用在哪些领域？
深度学习的快速发展，不仅使机器学习得到许多实际的应用，还拓展了整个AI（人工智能的）的范围。
它将任务进行拆解，使得各种类型的机器辅助变成可能，具体分为以下几类应用：1、无人驾驶汽车：深度学习在无人驾驶领域主要用于图像处理，可以用于感知周围环境、识别可行驶区域检测、以及识别行驶路径识别。
2、图片识别及分类：识别出图片中的对象，并建立关键词，对图片进行分类。
3、机器翻译：基于深度学习理论，借助海量计算机模拟的神经元，在海量的互联网资源的依托下，来模仿人脑理解语言，形成更加符合语法规范、容易理解的译文。
4、目标识别：即不仅可以识别出是什么物体，还可以预测物体的位置，位置一般用边框标记。
5、情感识别：通过深度学习，帮助计算机识别新闻、微博、博客、论坛等文本内容中所包含情感态度，从而及时发现产品的正负口碑。
6、艺术创作：通过深度学习，让计算机学会根据不同的作曲家风格进行音乐编曲或者基于各流派画家进行绘画创作。
神经网络与深度神经网络有什么区别
阵列麦克风和普通麦克风有什么区别？
01—什么是麦克风阵列麦克风阵列是由一定数目的麦克风组成，对声场的空间特性进行采样并滤波的系统。目前常用的麦克风阵列可以按布局形状分为：线性阵列，平面阵列，以及立体阵列。
其几何构型是按设计已知，所有麦克风的频率响应一致，麦克风的采样时钟也是同步的。
02—麦克风阵列的作用麦克风阵列一般用于：声源定位，包括角度和距离的测量抑制背景噪声、干扰、混响、回声信号提取信号分离03—声源定位技术利用麦克风阵列计算声源距离阵列的角度和距离，实现对目标声源的跟踪。
基于TDOA（TimeDifferenceOfArrival，到达时间差）的声源定位技术。估计信号到达两两麦克风之间的时间差，从而得到声源位置坐标的方程组。
然后求解方程组即可得到声源的精确方位坐标。04—信号的提取与分离通过波束形成技术，在期望方向上有效地形成一个波束，仅拾取波束内的信号，从而达到同时提取声源和抑制噪声的目的。
05—语音去混响混响（Reverberation）是指声波在室内传播时，被墙壁、天花板、地板等障碍物形成反射声，并和直达声形成叠加的现象。
混响的作用混响是声学中最重要的现象之一合适的混响会使得声音圆润动听、富有感染力。混响时间太长会使得声音含糊不清，听不清楚。
混响是建筑声学中要重点考虑的问题演讲厅要短一些的混响时间，比如北京学术报告厅混响时间为1s交响乐则需要长一些的混响时间，比如上海音乐厅混响时间为1.5s，维也纳音乐厅为2.05s过大的混响会带来音素的交叠掩蔽现象，严重影响语音识别效果，尤其是远距离语音识别。
目前主流采用麦克风阵列+深度学习的方式来进行去混响。
06—线性麦克风阵列加性麦克风阵列(AdditiveMicrophoneArray)阵列的输出是各阵元的加权和最优波束方向可调结构简单、方便布局适用于车载、家电等场合差分麦克风阵列(DifferentialMicrophoneArray)阵列的输出是两两麦克风之间的加权相减最优波束方向只能在末端方向适用于耳机通话等场合07—平面麦克风阵列平面麦克风阵列（PlanarMicrophoneArray）实现平面360度等效拾音麦克风个数越多，空间划分越精细，语音增强和降噪效果越好广泛用于智能音箱和交互机器人上08—立体麦克风阵列立体阵列麦克风（3-DMicrophoneArray）真正实现全空间360度无损拾音解决了平面阵高俯仰角信号响应差的问题09—麦克风阵列发展趋势多传感器的融合。
声学麦克风，光学麦克风，骨传导麦克风的多模态降噪。提高信噪比，以及适应不同的环境。分布式麦克风阵列。客厅，卧室，厨房，餐厅，手持各类麦克风的数据实时融合处理。在更大范围内实现真正的全方位拾音。
基于深度学习的麦克风阵列。用多麦克风+神经网络，来取代双耳结构+大脑信号处理机制。最终目标：达到人类听力水平；用两个麦克风让机器能听清10米-20米的声音；实现鸡尾酒会效应。
本地和云端识别紧耦合，配合使用也是一个大的趋势。TGMZ天歌魅尊。
神经网络优缺点，
优点：（1）具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。
预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。（2）具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。（3）具有高速寻找优化解的能力。
寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。
缺点：（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。（2）不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。
（3）把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。（4）理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。
扩展资料：神经网络发展趋势人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉，如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷，使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。
人工神经网络与其它传统方法相结合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。
近年来，人工神经网络正向模拟人类认知的道路上更加深入发展，与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向，将在实际应用中得到发展。
将信息几何应用于人工神经网络的研究，为人工神经网络的理论研究开辟了新的途径。神经计算机的研究发展很快，已有产品进入市场。光电结合的神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好条件。
神经网络在很多领域已得到了很好的应用，但其需要研究的方面还很多。
其中，具有分布存储、并行处理、自学习、自组织以及非线性映射等优点的神经网络与其他技术的结合以及由此而来的混合方法和混合系统，已经成为一大研究热点。
由于其他方法也有它们各自的优点，所以将神经网络与其他方法相结合，取长补短，继而可以获得更好的应用效果。
目前这方面工作有神经网络与模糊逻辑、专家系统、遗传算法、小波分析、混沌、粗集理论、分形理论、证据理论和灰色系统等的融合。参考资料：百度百科-人工神经网络。
什么是BP神经网络？
。
BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小。
经反复学习，最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下：1、从训练集中取出某一样本，把信息输入网络中。2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。
3、计算网络实际输出与期望输出的误差。4、将误差逐层反向回传至之前各层，并按一定原则将误差信号加载到连接权值上，使整个神经网络的连接权值向误差减小的方向转化。
5、対训练集中每一个输入—输出样本对重复以上步骤，直到整个训练样本集的误差减小到符合要求为止。
听说云知声是“AI语音第一股”，是真的吗？云知声怎么样？
是真的。在AI人工智能领域，智能语音是发展得最为成熟的赛道。作为人工智能语音行业早期的入局者，云知声确实被称为“AI语音第一股”。
通过在人工智能领域的不断深耕，如今云知声已经发展成为一家顶尖的物联网人工智能服务提供商，它以全栈AI技术为核心，立足云芯一体化平台，提供面向智慧物联、智慧医疗等场景的物联网智能化产品服务，深得众多合作伙伴的信赖与好评。