反导系统原理的识别原理是什么?

反导系统的工作原理
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反导系统的工作原理
年11月,当敦豪快递公司的一架飞机正在从巴格达机场起飞时,遭到一枚导弹的袭击。这枚导弹不是从另一架飞机上或一个固定的发射场发射而来,源于一台只需要一两个人操作的手持火箭发射器。在此之前,2002年底,一架正从肯尼亚机场起飞的以色列飞机也遭到了“基地”组织恐怖分子的类似攻击。
照片由美国海军提供射击演习中海军战士执手持火箭发射器射击。
虽然上述两起事件没有造成人员死亡,但是很多专家相信,这只是时间早晚的问题,将来一架便携导弹可能会摧毁一架客机,导致成百上千人死亡。这种灾难威胁促使美国国土安全部进行了一项为期3年的研究,以验证给所有商用飞机安装的导弹防御系统是否可行,飞机导弹防御系统是由军用设备升级改造而来,其中格鲁门公司的“守护者”商用飞机防御系统也在研究范围内。
在本文中您将了解“守护者”反导系统的工作原理,以及它可以防御的武器类型。您还能了解在没有防御系统的情况下,飞机和机场遭到致命攻击时如何自我防卫。
“守护者”是由格鲁门公司研发的技术,可以安装在飞机上,以检测并防御地面恐怖分子的导弹袭击。军事术语,这种技术被称为防导系统。实际上,格鲁门公司的这项技术建立在他们的军事防御系统定向红外对抗系统“复仇女神”(官方名称是AN/AAQ-24[V])的基础上。“复仇女神”于1997年投产,2000年开始投入使用。目前保护着固定翼小型飞机、直升机在内的33种不同机型的约350架飞机。
照片由格鲁门公司提供“守护者”反导系统吊舱位于飞机机头下方。
“守护者”同样也可以保护商务客机,帮助它们躲避红外或热导导弹。虽然红外导弹有多种发射方式,但是用手持火箭发射器发射时的杀伤力是最致命的。这种肩扛式导弹也被称为便携防空系统(MANPADS)。便携防空系统可以从地面发射导弹,而且发射后无需人工干预。另外它们很轻便,易于运输、组装和拆卸。
Photo courtesy of Varga AttiliaR-3空对空导弹的红外导引头  
据估计,世界各国共生产了70多万枚便携式防空导弹。不幸的是,其中有数以千计的导弹目前下落不明,可能大部分都流落到黑市里,恐怖分子能以相对低廉的价格从黑市买到便携导弹。恐怖分子的主要攻击目标是大型客机,因为它们在起飞或降落尤其不堪一击。到目前为止,恐怖分已通过便携导弹造成多达1,000平民死亡,成为商用客机最大的威胁之一。
要了解“守护者”系统的工作原理,最好先弄明白便携式防空导弹系统的工作原理。如果您读过《毒刺导弹工作原理》,对便携式防空导弹也就不陌生了。这里我们快速回顾一下。
便携式防空导弹是制导导弹,这种导弹由弹头、引擎和导航控制设备组成。因为它们是从地面发射,在空中拦截它们的目标,所以便携式防空导弹属于地对空范畴,它们比弹道导弹要小的多。弹道导弹看起来更像太空火箭,能沿着拱形抛物线轨迹飞行很远,它们的飞行过程只有一部分是被引导的。而便携式防空导弹飞行距离更短,且整个飞行过程都受到引导。
照片由美国国务院提供便携式防空系统或便携导弹的组成部分
制导系统是所有制导导弹最重要的组成部分之一。有很多不同的方法可以控制导弹的飞行轨迹,但几乎所有的现代导弹都利用跟踪制导。制导导弹都装备了导引头——一种对特定能量很敏感的天线装置。能量源可以是电磁波谱的任何一个波段,不过最容易察觉到的能量源之一是红外线或热量。一个红外导引头能够锁定飞机引擎产生的巨大热量,并以高度的准确性引领制导导弹射向目标。
照片为红石兵工厂历史资料图片红眼导弹是最早在战斗中使用的便携式防空导弹之一。
美国军队的红眼导弹是便携式制导导弹的一个典型代表,它在20世纪50年代首次投入使用。红眼导弹因其弹头部位的红外传感器而得名的,它的操作简单,运行可靠,任何可以携带步枪的战士都可以携带,几秒钟内就可以完成发射准备工作,且无需繁复的操作培训。该导弹服役了差不多二十年,直到更先进、更高级的便携导弹出现。
Photo courtesy of Megapixie9K34 箭-3导弹和发射管(没有抓地棒)
Photo courtesy of Megapixie9K38针导弹
另一个美国产的著名便携防空导弹是毒刺导弹,这种导弹至今仍在使用。俄罗斯也有两款重要的便携防空导弹,即箭(Strela)和针(Igla)。“针”导弹和毒刺导弹功能相似,可以从正面、背面和侧面命中目标。这两种导弹都装备了先进的红外线、紫外线导引头,使目标更加难以躲避。我们将在下一节详细介绍。
抵御导弹攻击主要有三种途径。对于使用雷达追踪导引头的导弹来说,主要靠跟踪反射回来的无线电波制导,但可能会被箔条误导。箔条是指受到攻击的飞机抛洒的金属箔片或者碎屑,它们可以反射无线电波,制造假信号,使导弹偏离飞行轨道。
照片由美国海军提供两种不同类型的箔条
&大多数便携式导弹使用红外导引头,这样便不会被箔条所迷惑,但是它会被热量诱饵信号误导。当飞机检测到有导弹来袭的时候可以释放火焰,产生热量诱饵。燃烧的火焰可以产生多种热量信号,不够先进的导弹无法区分出信号真假。然而,毒刺导弹和“针”导弹都能辨别火焰和目标,因为它们可以检测出两种类型的能源,即红外线与紫外线。尽管飞机的红外线信号较强一些,但也有紫外线信号,并且是可以探测到的。毒刺导弹和“针”导弹可以根据目标的两种能源(波长较长的红外线和波长较短的紫外线)特征产生一个独特的信号,因此它们更加难以防御。
照片由美国海军提供一艘美国海军直升飞机释放的防御火焰,类似于商用飞机释放的火焰和箔条。
&为了防御这些更先进的导弹,飞机需要装备激光防御系统。激光可以破坏导弹的导航系统,或者干扰导弹的导引头,让导弹 “看”不到目标。目前的反导弹防御系统中干扰型激光器更常见一些,因为激光器不必很强大,只要有效就行。格鲁门公司的“守护者”系统即是激光干扰器。下面我们来看看便携防御系统究竟是如何工作的。
“守护者”系统也就是定向红外对抗系统(DIRCM),它依靠两种截然不同的系统来防御导弹攻击。一个系统里有紫外线传感器,以检测来袭的导弹。另一个装置里有发射器,它可以向导弹的导引头发射红外光束。这两个系统被封在机身下侧的吊舱里。
照片由格鲁曼公司提供跟踪指示系统可以追踪到来袭的导弹,并向导弹的导引头发射红外光束。
该系统工作流程如下:  1.便携式导弹被发射后会产生覆盖整个电磁频谱的各种形式能量。“守护者”的传感器检测到紫外线后就会给发射器发送信号。未来的“守护者”的传感器可能探测到两个频段的红外线,这样它防御导弹的成功率就更高了。2.追踪器一旦收到导弹警戒系统的信号,就会追踪导弹。3.然后追踪器通过一个高强度气体弧光灯向导弹的引导头发射红外线光束。4.此时导弹的引导头就像是被强光照到“眼睛”一样。但“守护者”不只是简单地令导弹“失明”,它发出的激光束中有一种特殊的波形可以进入导弹导引头的导航环里,产生错误信号,使导弹的制导系统认为导弹偏离了航线。5.制导系统将进而调整导弹的飞行路径。6.导弹将最终偏离航线,不再构成威胁。7.这整个过程需要2到5秒,不需要机组人员操作。一旦飞机达到大约5500米的高度——大多数便携式导弹的极限射程,“守护者”系统就会关闭,直到飞机降落时才会开启。
照片由格鲁曼公司提供定向红外对抗系统工作流程
“守护者”系统在军事领域有良好的工作记录,格鲁曼公司的数据显示,“复仇女神”已经圆满地完成了4000多小时的飞行测试,20多万次有效干扰测试,,成功拦截一百多个导弹,包括实弹作战。
所以,对于商业航空公司来说,真正的问题不在于“守护者”是否有效,而在于他们能否买的起这套系统。根据兰德公司2005年的一项调查发现,要在美国的6800架商业飞机上全部安装反导系统,需要花费大约110亿美元,安装以后每年还要花费22亿美元左右的保养费用。而国土资源部财力有限,因此兰德公司建议美国采取其它更加划算的策略。但是一些专家比较了安装反导系统的成本与飞机被袭击的成本,只要有一架飞机被导弹击落,航空公司就会损失10亿美元,另外还有巨大的间接成本。
图片由美国国土安全部提供美国国土安全部徽章
&所有这些都在国土安全部的考虑范围内。2007年1月,国土安全部进入了三年可行性研究的第三阶段。在这一阶段,联邦快递公司在11架 MD-10飞机上装上格鲁门公司的“守护者”系统,开始为期18个月的测试,以检测该系统的性价比状况,及评估是否值得商用航空公司购买。
还有一个小组在研究另一个以激光为基础的红外对抗系统,这个系统叫做“飞机眼”(Jeteye)。“飞机眼”是由英国航空公司开发的,将会安装在ABC航空公司拥有的波音767飞机上。如果这套系统性价比更高及更稳定可靠,将赢得国土资源部的认可,并且该防御系统也不会改变飞行方式。实际上,系统性能优劣主要体现在起飞阶段。而且防御系统会自行部署导弹拦截,无需飞行员做任何动作。一旦飞机安全到达5000米高空(便携式导弹的最远射程),防御系统将自动关闭,直到着陆时才会开启。国土资源部将最终选择更廉价、有效的系统。
“守护者”或者是其它反导系统投入使用只是一个时间问题。但是在商业飞机安装反导系统之前,必须采取其它措施来保护自己免受便携式导弹的攻击。一个重要的方法是提高机场周边安全戒备,雷神公司的“警惕之鹰”系统就是为此设计的。这是一种在机场周边设施上安装网状传感器的地面应用系统,“警惕之鹰”可以检测到机场周边范围内所有射向正在降落或起飞飞机的导弹。一个传感器探测到导弹后,会给另一个传感器发送信号,后者会发送微波射束破坏导弹的制导系统。
并非所有的防导措施都十分昂贵。比方说,我们可以修改空中交通规则,使飞机不再以缓慢下降的形式降落,而采用螺旋降落模式和垂直上升模式,这样商业飞机就可以大大减少遭遇便携式导弹袭击的概率。对于被导弹击中的飞机来说,那些有备用系统和防火防爆系统的飞机幸存几率更高。
当然,对抗便携式导弹的最理想方法是反导系统和反导策略结合运用,多重防护会使恐怖份子的袭击更加困难,因为那样必须要击破各个防御系统。然而,对于全球反恐战争而言,便携式导弹仍是一个巨大的威胁。
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导读: 美韩近日决定在韩国部署“萨德”反导系统后,对区域安全与稳定产生了一定影响。日前,新华社、央视、央广网等中央媒体集中报道我国导弹和反导试验专家、西北某基地研究院陈德明的事迹,央视7月24日还在新闻联播中罕见公布了2010年和2013年中国两次中段反导试验的画面。这也是官方首次公布我国前两次反导试验的画面。
美韩近日决定在韩国部署&萨德&反导系统后,对区域安全与稳定产生了一定影响。日前,新华社、央视、央广网等中央媒体集中报道我国导弹和反导试验专家、西北某基地研究院陈德明的事迹,央视7月24日还在新闻联播中罕见公布了2010年和2013年中国两次中段反导试验的画面。这也是官方首次公布我国前两次反导试验的画面。
从相关报道来看,此次公布的反导实验画面,很有可能是&红旗-19&导弹。如此密集的报道,说明该系统很有可能通过国家验收,可能定装并开始部署。不过在新闻中,反导的导弹连车都没露脸,立的都是靶弹。击中的画面是动画。反正,啥密都没泄,就露了张脸。某些国家,你猜去吧。
反导被誉为目前世界军事最尖端的技术对抗。我国西北某基地研究员、导弹试验专家陈德明,瞄准强军目标,铸造国之重器,26年潜心从事导弹武器试验研究,把我国反导试验技术推向新高度。
陈德明曾这样说:&反导是战略防御的坚盾,是大国博弈的重要筹码。有和没有那是完全不一样的&&反导技术的研究,永远在路上。&
接下来,小编先为各位梳理出了中国反导研究的时间表,一起了解一下吧~
早在上世纪60年代,我国就启动了一项重大工程,并初步确立了包括反导拦截弹在内的攻关目标。1964年2月,毛泽东接见钱学森时,专门谈到了反导研究:这个东西&总要搞出来&。
1991年的海湾战争成为美军高技术武器的秀场。&爱国者&导弹多次成功拦截伊拉克军队的飞毛腿导弹凸显了反导技术的威力。中国军队在警醒中意识到自己与世界强国军队的差距,决心正式启动反导系统建设。
21世纪初,我国的反导技术研究进入新阶段,陈德明也带领团队开展了反导试验技术的预先性研究。
2007年,我国正式启动反导技术验证试验项目,陈德明所在的原总装备部驻甘肃某基地历史性地肩负起靶场试验任务,在63620部队1室担任研究员的陈德明受聘成为专家组专家,牵头攻关反导靶场试验技术。中央军委给出了明确的时间表,首次试验要在2010年年初&务期必成&。
日,我国首次陆基中段反导拦截试验圆满成功,使我国成为继美国之后,世界上第二个掌握该项反导技术的国家。
当年1月14日,中央军委给陈德明记一等功庆功会在总装驻甘某基地举行。会上宣读了中央军委主席胡锦涛签署的通令,并为陈德明颁发了一等功奖章和证书。日,我国第二次中段反导拦截试验又取得成功。
如今,陈德明已经成为国家863计划某专家组副组长。他现在在从事的研究包括:
&&针对导弹武器试验靶场测量数据实时利用率低的问题,他创造性研究提出了基于独立测元的自由融合技术,为充分使用靶场实时测量数据提供了技术基础;
&&为适应反导作战需求,他几年前就开始研究群目标并行混合滤波定轨预报技术,为解决战略导弹群目标的精密定轨预报问题,提供了可靠的技术手段。
那么什么是&反导系统&,什么又是&中段反导系统&呢?
一 反导系统全称,弹道导弹防御系统(ballistic missile defense system )。
它包括弹道导弹预警系统、 目标识别系统、 反弹道导弹导弹、引导系统和指挥控制通信系统。反弹道导弹导弹是防御系统的拦截器,按拦截空域分为高空(大气层外)和低空(大气层内)拦截导弹。它是在地空导弹的基础上发展起来的,通常是两级或三级有翼导弹,由发射井垂直发射,以对付全方位来袭的战略导弹。
二 反导系统因为拦截位置的不同,一般分为3种拦截方式。上升段拦截、中段拦截和末段拦截。
上升段拦截
上升段拦截又被称作助推段拦截,有点像篮球中的盖帽。导弹上升阶段时拦截效果最好,因为此时弹道导弹刚起飞不久,被击落后也是掉在敌人领土。
但最突出的难点是需要在弹道导弹点火后第一时间就发现并进行攻击。尤其是对中、美、俄这种战略纵深大的国家来说,使用上升段拦截就变得相当大。图为美ABL-机载激光导弹拦截系统,此是系统是初段拦截的经典系统。
如果说上升端拦截像是&盖帽&,末端拦截是在球落入篮筐的前一刻将它扇飞出去。那么中段拦截就是在篮球脱手之后在空中飞行阶段进行阻挡。这是比较成熟的反导系统。弹道导弹中段飞行是指导弹发动机关闭后在大气层外以惯性飞行的阶段,这时它的弹道相对平稳和固定。
如果拦截及时,掉落的残骸也不会进入本国领土。中段反导试验,美国和日本有过成功经验,其中包括美国在阿拉斯加部&-200公里高度飞行的弹道导弹,它在2008年成功击落过失控的美国卫星,被普遍认为是美国反导系统的一次实战。
末段拦截又被称为再入段拦截。再入段拦截是在导弹再次进入大气层内进行俯冲时拦截。末段拦截时,由于弹道导弹进入大气层开始俯冲阶段,弹头轨迹倾角大、速度通常在7&8倍音速以上,反导系统要捕捉它相当困难。
美国和苏联早在上世纪五六十年代就开始研制反导系统,美国在末段反导方面走在世界前列。世界著名的末段拦截系统有:海军区域防御系统(NAD),扩展的中程防空系统(MEADS),以及&爱国者&PAC-3导弹防御系统。以下,为网友拍摄到疑似陆基中段反导试验后天空中留下的轨迹痕迹。
中国首次曝光反导系统画面,这是真正的共和国盾牌。目前世界只中国和美国进行过中段反导试验。中国2010年至今有四次反导试验,推测为红旗19拦截导弹。2015年11月中美几乎同时干了一次进行拦截试验,时间仅相隔6小时。以下为央视近期公开的反导试验画面!!!
原标题:【聚焦】中国公布反导试验!“反导系统”到底是个啥?
责编:许舒琦
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一个能够让你订购比萨,获知天气预报,甚至购买垃圾袋的魔术盒——只要你大声说出你的需求:Alexa,订一个大号的比萨!Echo Dot机器人在(2016年圣诞)这个假期太受欢迎了,以至于Amazon似乎都没货了!然而语音识别已经出现了几十年了,为何它才刚刚成为主流呢?原因是,深度学习,终于让语音识别,能够在非严格可控的环境下也能准确的识别。吴恩达教授(百度首席科学家,人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一,也是在线教育平台Coursera的联合创始人)长期以来预测,随着语音识别从95%精确度上升到99%,它将成为我们与计算机交互的主要方式。这个想法是基于,4%的精确度实际就是“太不靠谱”与“极度实用”之间的差别。感谢深度学习,我们终于达到了顶峰。让我们了解一下如何用深度学习进行语音识别吧!机器学习并不总是一个黑盒如果你知道是如何工作的,那么你可能会猜到,我们可以简单地将声音送入到神经网络中,并训练使之生成文本:这就是用深度学习进行语音识别的核心,但目前我们还没有完全做到(至少在我写这篇文章的时候没做到——我打赌,在未来的几年我们可以做到)。最大的问题是言速不同。一个人可能很快的说“hello!”而另一个人可能会非常缓慢说“heeeelllllllllllllooooo!”。这产生了一个更长的声音文件和更多的数据。这两个声音文件都应该被识别为完全相同的文本“hello!”而事实证明,把各种长度的音频文件自动对齐到一个固定长度的文本是很难的一件事情。为了解决这个问题,我们必须使用一些特殊的技巧和一些除了深度神经网络以外的特殊处理。让我们看看它是如何工作的吧!将声音转换成“位(Bit)”语音识别的第一步是很显而易见的——我们需要将声波输入到计算机当中。在中,我们学习了如何把图像视为一个数字序列,以便我们直接将其输入进神经网络进行图像识别:图像只是图片中每个像素深度的数字编码序列但声音是作为波(Waves) 的形式传播的。我们如何将声波转换成数字呢?让我们使用我说的“hello”这个声音片段我们例子:我说“hello”的波形声波是一维的。(译者注:其实是二维的,有时间,还有振幅)在每个时刻,基于波的高度,它们有一个值(译者注:叫做振幅)。让我们把声波的一小部分放大看看:为了将这个声波转换成数字,我们只记录声波在等距点的高度:给声波采样这被称为采样Sampling。我们每秒读取数千次,并把声波在该时间点的高度用一个数字记录下来。这基本上就是一个未压缩的.wav音频文件。“CD音质”的音频是以44.1khz(每秒44,100个读数)进行采样的。但对于语音识别,16khz(每秒16,000个采样)的采样率足以覆盖人类语音的频率范围。让我们把“Hello”的声波每秒采样16,000次。这是前100个采样:每个数字表示在一秒钟的16000分之一处的声波的振幅数字采样小助手你可能认为采样只是对原始声波进行粗略近似估计,因为它只是间歇性的读取。我们的读数之间有间距,所以我们会丢失数据,对吗?数字采样能否完美重现原始声波?那些间距怎么办?但是,由于采样定理(Nyquist theorem),我们知道我们可以利用数学,从间隔的采样中完美的重建原始模拟声波——只要以我们希望得到的最高频率的两倍来采样就可以。我提到这一点,是因为,并误认为使用更高的采样率总是能获得更好的音频质量。其实并不是。预处理我们的采样声音数据我们现在有一个数列,其中每个数字代表16000分之一秒的声波振幅。我们可以把这些数字输入到神经网络中,但是试图直接分析这些采样来进行语音识别仍旧是困难的。相反,我们可以通过对音频数据进行一些预处理来使问题变得更容易。让我们开始吧,首先将我们的采样音频分组为20毫秒长的块儿。这是我们第一个20毫秒的音频(即我们的前320个采样):将这些数字绘制为简单折线图,图中给出了20毫秒时间内原始声波的粗略估计:虽然这段录音只有50分之一秒的长度,但即使这样短暂的时长也是由不同频率的声音复杂的组合在一起的。一些低音,中音,甚至高音混在一起。但总的来说,就是这些不同频率的声音混合在一起,才组成了人类的语音。为了使这个数据更容易被神经网络处理,我们将把这个复杂的声波分解成一个个组件部分。我们将一步步分离低音部分,下一个最低音部分,以此类推。然后通过将(从低到高)每个频带中的能量相加,我们就为各个类别(音调)的音频片段创建了一个指纹fingerprint。想象你有一段某人在钢琴上演奏C大调和弦的录音。这个声音是由三个音符组合而成的 - C,E和G – 他们都混合在一起组成一个复杂的声音。我们想把这个复杂的声音分解成单独的音符,以此来发现它们是C,E和G。这和我们(语音识别)的想法一样。我们使用被称为傅里叶变换Fourier Transform的数学运算来做到这一点。它将复杂的声波分解为简单的声波。一旦我们有了这些单独的声波,我们将每一个包含的能量加在一起。最终结果是每个频率范围的重要程度,从低音(即低音音符)到高音。下面的每个数字表示我们的20毫秒音频剪辑中每个50Hz频带中有多少能量:列表中的每个数字表示在50Hz频带中有多少能量但是当你绘制一个图表时,你很容易看到这些能量:你可以看到,我们的20毫秒声音片段中有很多低频率能量,然而在更高的频率中并没有太多的能量。这是典型“男性”的声音。如果我们对每20毫秒的音频块重复这个过程,我们最终会得到一个频谱图(每一列从左到右都是一个20ms的块):“hello”声音剪辑的完整谱图频谱图很酷,因为你可以从音频数据中实际看到音符和其他音高模式。对于神经网络来说,相比于原始声波,它可以更加容易地从这种数据中找到规律。因此,这就是我们将实际输入到神经网络的数据表示方式。从短声音识别字符现在我们有了一个易于处理的格式的音频,我们将把它输入到深度神经网络中去。神经网络的输入将会是20毫秒的音频块。对于每个小的音频切片(Audio Slice),它将试图找出当前正在说的声音对应的字母(letter)。我们将使用一个循环神经网络 - 即一个拥有记忆来影响未来预测的神经网络。这是因为它预测的每个字母都应该能够影响下一个字母的预测可能性。例如,如果我们到目前为止已经说了“HEL”,那么很有可能我们接下来会说“LO”来完成“Hello”。我们不太可能会说“XYZ”之类根本读不出来的东西。因此,具有先前预测的记忆有助于神经网络对未来进行更准确的预测。当我们通过神经网络运行我们的整个音频剪辑(一次一块)之后,我们将最终得到每个音频块和其最可能被说出的那个字母的一个映射(mapping)。这是一个看起来说”Hello”的映射:我们的神经网络正在预测我说的那个词很有可能是“HHHEE_LL_LLLOOO”。但它同时认为我说的也可能是“HHHUU_LL_LLLOOO”,或者甚至是“AAAUU_LL_LLLOOO”。我们遵循一些步骤来整理这个输出。首先,我们将用单个字符替换任何重复的字符:HHHEE_LL_LLLOOO变为HE_L_LOHHHUU_LL_LLLOOO变为HU_L_LOAAAUU_LL_LLLOOO变为AU_L_LO然后,我们将删除所有空白处:HE_L_LO变为HELLOHU_L_LO变为HULLOAU_L_LO变为AULLO这让我们得到三种可能的转录 - “Hello”,“Hullo”和“Aullo”。如果你大声说出这些词,所有这些声音都类似于“Hello”。因为它每次只预测一个字符,神经网络会得出一些试探性的转录。例如,如果你说“He would not go”,它可能会给一个可能 “He wud net go” 的转录。解决问题的诀窍是将这些基于发音的预测与基于书面文本(书籍,新闻文章等)大数据库的可能性得分相结合。你抛弃掉最不可能的转录,而保留住最现实的转录。在我们可能的转录“Hello”,“Hullo”和“Aullo”中,显然“Hello”将更频繁地出现在文本数据库中(更不用说在我们原始的基于音频的训练数据中),因此它可能是正确的。所以我们会选择“Hello” 而不是其他作为我们的最后的转录。完成!等一下!你可能会想“但是如果有人说Hullo”怎么办?这是一个有效的词。也许“Hello”是错误的转录!“Hullo!Who dis?当然可能有人实际上说“Hullo”而不是“Hello”。但是这样的语音识别系统(基于美国英语训练)基本上不会产生“Hullo”作为转录。用户说“Hullo”,它总是会认为你在说“Hello”,无论你发“U”的声音有多重。试试看!如果你的手机被设置为美式英语,尝试让你的手机助手识别单词“Hullo”。这不行!它掀桌子不干了(╯‵□′)╯︵┻━┻!它总是会理解为“Hello”。不识别“Hullo”是一个合理的行为,但有时你会发现令人讨厌的情况:你的手机就是不能理解你说的有效的语句。这就是为什么这些语音识别模型总是被更多的数据训练来修复这些少数情况。我能建立自己的语音识别系统吗?机器学习最酷炫的事情之一就是它有时看起来十分简单。你得到一堆数据,把它输入到机器学习算法当中去,然后就能神奇的得到一个运行在你的游戏笔记本电脑的显卡上的世界级AI系统...对吧?这在某些情况下是真实的,但对于语音识别并不成立。语音识别是一个困难的问题。你必须克服几乎无限的挑战:质量差的麦克风,背景噪音,混响和回声,口音变化,还有很多很多。所有这些问题都需要存在于你的训练数据中,以确保神经网络可以应对它们。这里有另外一个例子:你知不知道,当你在一个充满噪音的房间里说话时,你不自觉地提高你的音调,以便能够盖过噪音。人类在什么情况下都可以理解你,但神经网络需要训练来处理这种特殊情况。所以你需要人们对着噪音大声说话的训练数据!要构建一个能在Siri,Google Now!或Alexa等平台上运行的语音识别系统,你将需要大量的训练数据 -如果你不雇佣数百人为你录制的话,它需要的训练数据比你自己能够获得的数据要多得多。由于用户对低质量语音识别系统的容忍度很低,因此你不能吝啬。没有人想要一个只有80%的时间有效的语音识别系统。对于像谷歌或亚马逊这样的公司,在现实生活中记录的数十万小时的人声语音就是黄金。这就是将他们世界级语音识别系统与你自己的系统拉开差距的地方。让你免费使用Google Now!或Siri或只要50美元购买Alexa而没有订阅费的意义就是:让你尽可能多的使用他们。你对这些系统所说的每一句话都会永远记录下来,并用作未来版本语音识别算法的训练数据。这才是他们的真实目的!不相信我?如果你有一部安装了Google Now!的Android手机,请收听你自己对它说过的每一句话:你可以通过Alexa在Amazon上找到相同的东西。然而,不幸的是,苹果并不让你访问你的Siri语音数据。因此,如果你正在寻找一个创业的想法,我不建议你尝试建立自己的语音识别系统来与Google竞争。相反,你应该找出一种能让人们把他们说几个小时话的录音给予你的方法。这种数据可以是你的产品。路在远方…这个用来处理不同长度音频的算法被称为Connectionist Temporal Classification或CTC。。百度的Adam Coates在湾区深度学习学校做了关于“深度学习语音识别”的精彩演讲。你可以在YouTube上(他的演讲从3分51秒开始)。强烈推荐。595 条评论分享收藏感谢收起}

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