mrcp与一句话识别

MRCP：媒体资源控制协议，是一种计算机网络应用层通讯协议，用于语音服务器向客户端提供各种语音服务（如：语音识别，语音合成，录音服务等）。

MRCP请求方式：类似于HTTP，MRCP使用请求-响应模式，响应可以是简单的确认请求，或者回复关于处理的信息。例如语音识别：MRCP客户端向服务端请求发送一些音频数据，服务端可以响应识别结果。

MRCP并未定义音频数据的传输，数据传输必须依赖其他的协议，比如RTP、FTP来进行。因此MRCP传输可以是流式或者非流式传输。

一句话识别：实时短语音识别，可用于语音输入法、智能客服等领域。可支持流式 和 非流式返回方式。

流式：用户一边说话，一边返回识别结果

非流式：用户整句话说完后返回识别结果

讯飞的语音识别的场景一般分为2种，如下：

支持格式：

针对上述两种场景，背后的识别引擎的处理算法也有差异，具体分为两种引起：

AI平台语音识别引擎现采用讯飞的“转写”非流式引擎，但是在调用引擎之前，先把语音文件进行切割处理，分成多个小文件，再将一个个的小文件通过引擎识别，最后将识别结果合并起来，使得看上去类似于流式引擎。

语音识别开发平台有很多，具体总结如下：

1.商业化的语音交互平台

1)微软Speech API

微软的Speech API（简称为SAPI）是微软推出的包含语音识别（SR）和语音合成（SS）引擎的应用编程接口（API），在Windows下应用 广泛。目前，微软已发布了多个SAPI版本（最新的是SAPI 5.4版），这些版本要么作为于Speech SDK开发包发布，要么直接被包含在windows 操作系统中发布。SAPI支持多种语言的识别和朗读，包括英文、中文、日文等。

2).IBM viaVoice

IBM是较早开始语音识别方面的研究的机构之一，早在20世纪50年代末期，IBM就开始了语音识别的研究，计算机被设计用来检测特定的语言 模式并得出声音和它对应的文字之间的统计相关性。1999年，IBM发布了VoiceType的一个免费版。2003年，IBM授权ScanSoft公司拥有基于ViaVoice的桌面产品的全球独家经销权，随后ScanSoft与Nuance合并，如今viaVoice早已淡出人们的视线，取而代之的是Nuance。

3）Nuance

Nuance通讯是一家跨国计算机软件技术公司，总部设在美国马萨诸塞州伯灵顿，主要提供语音和图像方面的解决方案和应用。目前的业务集中 在服务器和嵌入式语音识别，电话转向系统，自动电话目录服务等。Nuance语音技术除了语音识别技术外，还包扩语音合成、声纹识别等技术。世界语音技术市场，有超过80%的语音识别是采用Nuance识别引擎技术， 其名下有超过1000个专利技术，公司研发的语音产品可以支持超过50种语言，在全球拥有超过20亿用户。苹果的iPhone 4S的Siri语音识别中就应用了Nuance的语音识别服务。

4）科大讯飞

科大讯飞作为中国最大的智能语音技术提供商，在智能语音技术领域有着长期的研究积累，并在中文语音合成、语音识别、口语评测等多项 技术上拥有国际领先的成果。占有中文语音技术市场60%以上市场份额，语音合成产品市场份额达到70%以上。

5）其他

其他的影响力较大商用语音交互平台有谷歌的语音搜索（Google Voice Search），百度和搜狗的语音输入法等等。

2.开源的语音交互平台

1）CMU-Sphinx

CMU-Sphinx也简称为Sphinx（狮身人面像），是卡内基 - 梅隆大学（ Carnegie Mellon University，CMU）开发的一款开源的语音识别系统， 它包括一系列的语音识别器和声学模型训练工具。最早的Sphinx-I 由@李开复 （Kai-Fu Lee）于1987年左右开发，使用了固定的HMM模型（含3个大小为256的codebook），它被号称为第一个高性能的连续语音识别 系统（在Resource Management数据库上准确率达到了90%+）。 最新的Sphinx语音识别系统包含如下软件包：

 Pocketsphinx — recognizer library written in C.

 Sphinxbase — support library required by Pocketsphinx

 Sphinx4 — adjustable, modifiable recognizer written in Java

 CMUclmtk — language model tools

 Sphinxtrain — acoustic model training tools

这些软件包的可执行文件和源代码在sourceforge上都可以免费下载得到。

2）HTK

HTK是Hidden Markov Model Toolkit（隐马尔科夫模型工具包）的简称，HTK主要用于语音识别研究，最初是由剑桥大学工程学院（Cambridge University Engineering Department ，CUED）的机器智能实验室（前语音视觉及机器人组） 于1989年开发的，它被用来构建CUED的大词汇量的语音识别系统。HTK的最新版本是09年发布的3.4.1版，关于HTK的实现原理和各个工具的使用方法可以参看HTK的文档HTKBook。

3）Julius

Julius是一个高性能、双通道的大词汇量连续语音识别（large vocabulary continues speech recognition，LVCSR）的开源项目， 适合于广大的研究人员和开发人员。它使用3-gram及上下文相关的HMM，在当前的PC机上能够实现实时的语音识别，单词量达到60k个。

4）RWTH ASR

该工具箱包含最新的自动语音识别技术的算法实现，它由 RWTH Aachen 大学的Human Language Technology and Pattern Recognition Group 开发。RWTH ASR工具箱包括声学模型的构建、解析器等重要部分，还包括说话人自适应组件、说话人自适应训练组件、非监督训练组件、个性化 训练和单词词根处理组件等。

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