本文中，小編將對語音識別技術(shù)予以介紹，如果你想對它的詳細情況有所認識，或者想要增進對它的了解程度，不妨請看以下內(nèi)容哦。

一、語音識別技術(shù)的發(fā)展

(一)國外研究

從開始研究語音識別技術(shù)至今，語音識別技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)有半個多世紀的歷史。語音識別技術(shù)研究的開端，是Davis等人研究的Audry系統(tǒng)，它是當(dāng)時第一個可以獲取幾個英文字母的系統(tǒng)。到了20世紀60年代，伴隨計算機技術(shù)的發(fā)展，語音識別技術(shù)也得以進步，動態(tài)規(guī)劃和線性預(yù)測分析技術(shù)解決了語音識別中最為重要的問題——語音信號產(chǎn)生的模型問題;70年代，語音識別技術(shù)有了重大突破，動態(tài)時間規(guī)整技術(shù)(DTW)基本成熟，使語音變得可以等長，另外，矢量量化(VQ)和隱馬爾科夫模型理論(HMM)也不斷完善，為之后語音識別的發(fā)展做了鋪墊;80年代對語音識別的研究更為徹底，各種語音識別算法被提出，其中的突出成就包括HMM模型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN);進入90年代后，語音識別技術(shù)開始應(yīng)用于全球市場，許多著名科技互聯(lián)網(wǎng)公司， 如IBM，Apple等，都為語音識別技術(shù)的開發(fā)和研究投入巨資;到了 21 世紀，語音識別技術(shù)研究重點轉(zhuǎn)變?yōu)榧磁d口語和自然對話以及多種語種的同聲翻譯。

(二)國內(nèi)研究

國內(nèi)關(guān)于語音識別技術(shù)的研究與探索從20 世紀80 年代開始，取得了許多成果并且發(fā)展飛速。例如：清華大學(xué)研發(fā)的語音識別技術(shù)以1183 個單音節(jié)作為識別基元，并對其音節(jié)進行分解，最后進行識別，使三字詞和四字詞的準(zhǔn)確率高達98%;中科院采用連續(xù)密度的HMM，整個系統(tǒng)的識別率達到89.5%，聲調(diào)和詞語的識別率分別是 99.5%和95%。目 前，我國的語音識別技術(shù)已經(jīng)和國際上的超級大國實力相當(dāng)， 其綜合錯誤率可控制在10%以內(nèi)。

清華大學(xué)電子工程系語音技術(shù)與專用芯片設(shè)計課題組，研發(fā)的非特定人漢語數(shù)碼串連續(xù)語音識別系統(tǒng)的識別精度，達到94.8%(不定長數(shù)字串)和96.8%(定長數(shù)字串)。在有5%的拒識率情況下，系統(tǒng)識別率可以達到96.9%(不定長數(shù)字串)和98.7%(定長數(shù)字串)，這是目前國際最好的識別結(jié)果之一，其性能已經(jīng)接近實用水平。研發(fā)的5000詞郵包校核非特定人連續(xù)語音識別系統(tǒng)的識別率達到98.73%，前三選識別率達99.96%;并且可以識別普通話與四川話兩種語言，達到實用要求。

中科院自動化所及其所屬模式科技(Pattek)公司2002年發(fā)布了他們共同推出的面向不同計算平臺和應(yīng)用的“天語”中文語音系列產(chǎn)品——PattekASR，結(jié)束了中文語音識別產(chǎn)品自1998年以來一直由國外公司壟斷的歷史。

2018年，科大訊飛提出深度全序列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DFCNN)，使用大量的卷積直接對整句語音信號進行建模。同年，阿里提出LFR-DFSMN模型，將低幀率算法和DFSMN算法進行融合，語音識別錯誤率相比上一代技術(shù)降低20%，解碼速度提升3倍。2019年，百度提出了流式多級的截斷注意力模型SMLTA，該模型在LSTM和CTC的基礎(chǔ)上引入了注意力機制來獲取更大范圍和更有層次的上下文信息。在線語音識別率上，該模型比百度上一代DeepPeak2模型提升相對15%的性能。 2021年，科大訊飛提出“語音識別方法及系統(tǒng)”專利，通過“靜態(tài)+動態(tài)”網(wǎng)絡(luò)空間實時融合路徑解碼尋優(yōu)算法解決了面向多領(lǐng)域、多用戶、多場景下識別效果差、反應(yīng)速度慢、系統(tǒng)構(gòu)建時間長等技術(shù)問題，顯著地提升了語音識別效果。

二、語音識別技術(shù)的挑戰(zhàn)

1.噪音干擾：現(xiàn)實環(huán)境中的噪音是影響語音識別準(zhǔn)確性的重要因素。許多語音識別系統(tǒng)在安靜的環(huán)境下表現(xiàn)良好，但在嘈雜環(huán)境中性能下降嚴重。為解決這個問題，研究人員正嘗試開發(fā)出更具魯棒性的語音識別算法，以提高在嘈雜環(huán)境中的性能。

2.口音和語速差異：不同地區(qū)的人有不同的口音和語速，這增加了語音識別的難度。系統(tǒng)需要對各種口音和語速進行訓(xùn)練，以保證對不同用戶的語音都能進行準(zhǔn)確識別。此外，一些研究人員正嘗試利用無監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)來提高語音識別系統(tǒng)的性能。

3.隱私和安全：隨著語音識別技術(shù)的廣泛應(yīng)用，隱私保護問題變得越來越重要。用戶擔(dān)心他們的語音數(shù)據(jù)會被濫用或泄露，因此需要有效的隱私保護策略來消除用戶的顧慮。

三、語音識別技術(shù)的機遇

1.智能助手：語音識別技術(shù)是智能助手的的關(guān)鍵技術(shù)之一。智能助手能夠理解用戶的聲音指令，并執(zhí)行相應(yīng)的操作，如播放音樂、發(fā)送信息、查詢天氣等。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，智能助手的應(yīng)用場景也將越來越廣泛。

2.智能家居：語音識別技術(shù)還可以應(yīng)用于智能家居領(lǐng)域，例如智能音響、智能電視等。用戶可以通過語音指令控制家電的開關(guān)、調(diào)節(jié)音量等。這種技術(shù)為用戶提供了更加便利的生活方式，同時也為智能家居產(chǎn)業(yè)帶來了新的發(fā)展機遇。

3.醫(yī)療領(lǐng)域：在醫(yī)療領(lǐng)域，語音識別技術(shù)被廣泛應(yīng)用于疾病診斷、藥物推薦等。醫(yī)生可以通過語音輸入患者的癥狀和病史，從而更準(zhǔn)確地診斷病情并開具處方。此外，語音識別技術(shù)還可以用于遠程醫(yī)療和健康監(jiān)測等方面，為醫(yī)療行業(yè)帶來了新的發(fā)展機遇。

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