ASRT实时语音识别

ASRT（Attention-based Streaming Transformer）是一种实时语音识别（ASR）技术。它基于Transformer模型，利用自注意力机制来建模语音信号的时序关系和特征之间的依赖关系。ASRT采用流式处理的方式，能够在实时场景下进行语音识别任务。

ASRT的核心思想是将输入的连续语音信号分割成短语音片段，并通过自注意力机制对这些片段进行建模。这种流式处理的方式使得ASRT能够在语音输入的同时输出部分识别结果，从而实现实时性能。

ASRT在语音识别任务中具有较高的准确性和鲁棒性。它可以应用于各种实时语音识别场景，例如电话服务、语音助手、智能家居等。ASRT的应用还可以扩展到其他领域，如实时翻译、语音转写等。

总之，ASRT是一种基于Transformer模型的实时语音识别技术，具有高准确性和鲁棒性，适用于各种实时语音识别场景。

相关问题

ASRT语音识别卷积神经网络图

ASRT语音识别系统的卷积神经网络图基于全卷积神经网络结构，并借鉴了VGG网络配置。该网络模型采用深度全卷积神经网络，将语谱图作为输入。它具有很强的表达能力，可以捕捉到长期的历史和未来信息，比传统的循环神经网络在鲁棒性方面更出色。在输出端，模型与CTC（Connectionist Temporal Classification）方案完美结合，实现了端到端的训练，将声音波形信号直接转录为中文普通话拼音序列。语言模型方面，采用了最大熵隐含马尔可夫模型，将拼音序列转换为中文文本。此外，为了提供服务于所有用户，该系统还使用Python的HTTP协议基础服务器包，提供基于网络HTTP协议的语音识别API，通过网络调用该API实现语音识别功能。

MCU 语音识别代码

对于MCU语音识别代码，可以使用LD3320语音识别芯片。LD3320是一款非特定人语音识别芯片，采用了基于关键词语列表的识别技术，即ASR技术。通过使用该芯片，可以实现在MCU中进行语音识别和控制的功能。

关于MCU语音识别代码的具体实现，你可以参考开源项目https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition。该项目提供了ASR语音识别代码的实现，可以作为参考来开发你自己的MCU语音识别代码。