语音识别技术发展现状

今天，小编将在这篇文章中为大家带来语音识别技术的有关报道，通过阅读这篇文章，大家可以对它具备清晰的认识，主要内容如下。

一、语音识别技术的现状

语音识别技术的历史可以追溯到上世纪五十年代。当时，美国科学家们开始研究语音识别的基本原理和方法。随着计算机技术的发展，语音识别技术也不断取得突破。到了上世纪八十年代，出现了基于深度学习的语音识别技术，这种技术的出现极大地提高了语音识别的准确度和性能。

随着技术的不断发展，语音识别技术目前已经广泛应用在各个商业领域中。例如，在智能手机、智能家居、车载娱乐系统等领域中，语音识别技术都发挥着重要作用。此外，语音识别技术还被应用于医疗、金融、教育等行业中，为人们提供了更加便捷的服务。

目前，语音识别技术在商业领域的应用已经非常广泛。在智能手机领域，苹果的Siri和谷歌的Voice Search等应用了语音识别技术，用户可以通过语音指令来完成各种操作。在智能家居领域，亚马逊的Echo和谷歌的Home等智能音箱也应用了语音识别技术，用户可以通过语音指令来控制智能家居设备。

然而，语音识别技术也存在一些问题和挑战。首先，语音识别技术的准确性受到环境噪声、语速、口音等多种因素的影响。其次，由于不同人的发音习惯和口音存在差异，语音识别系统很难完全正确地识别所有人的语音。此外，目前的语音识别技术还需要进一步提高实时性和鲁棒性，以满足更多实际应用场景的需求。

为了解决这些问题，科研人员们不断探索新的算法和模型，以改善语音识别的性能。例如，基于深度学习的语音识别技术在近几年得到了迅速发展，它能够更好地处理噪声和不同口音等问题。此外，一些研究人员还探索了利用无监督学习和自监督学习等方法，来提高语音识别技术的准确性和鲁棒性。

除了商业应用之外，学术界也在不断推进语音识别技术的发展。例如，中国科学院自动化研究所的口语对话系统研究组在语音识别技术方面进行了大量研究，取得了一系列重要成果。此外，国际上多个大学和研究机构也在开展语音识别技术的相关研究工作，以推动这一领域的发展。

二、语音识别技术分类应用

根据识别的对象不同，语音识别任务大体可分为3类，即孤立词识别(isolated word recognition)，关键词识别(或称关键词检出，keyword spotting)和连续语音识别。其中，孤立词识别 的任务是识别事先已知的孤立的词，如“开机”、“关机”等;连续语音识别的任务则是识别任意的连续语音，如一个句子或一段话;连续语音流中的关键词检测针对的是连续语音，但它并不识别全部文字，而只是检测已知的若干关键词在何处出现，如在一段话中检测“计算机”、“世界”这两个词。

根据针对的发音人，可以把语音识别技术分为特定人语音识别和非特定人语音识别，前者只能识别一个或几个人的语音，而后者则可以被任何人使用。显然，非特定人语音识别系统更符合实际需要，但它要比针对特定人的识别困难得多。

另外，根据语音设备和通道，可以分为桌面(PC)语音识别、电话语音识别和嵌入式设备(手机、PDA等)语音识别。不同的采集通道会使人的发音的声学特性发生变形，因此需要构造各自的识别系统。

语音识别的应用领域非常广泛，常见的应用系统有：语音输入系统，相对于键盘输入方法，它更符合人的日常习惯，也更自然、更高效;语音控制系统，即用语音来控制设备的运行，相对于手动控制来说更加快捷、方便，可以用在诸如工业控制、语音拨号系统、智能家电、声控智能玩具等许多领域;智能对话查询系统，根据客户的语音进行操作，为用户提供自然、友好的数据库检索服务，例如家庭服务、宾馆服务、旅行社服务系统、订票系统、医疗服务、银行服务、股票查询服务等等。

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