以下內容中，小編將對語音識別技術的相關內容進行著重介紹和闡述，希望本文能幫您增進對語音識別技術的了解，和小編一起來看看吧。

一、語音識別技術應用領域

語音識別技術屬于人工智能方向的一個重要分支，涉及許多學科，如信號處理、計算機科學、語言學、聲學、生理學、心理學等，是人機自然交互技術中的關鍵環(huán)節(jié)。語音識別較語音合成而言，技術上要復雜，但應用卻更加廣泛。語音識別ASR的最大優(yōu)勢在于使得人機用戶界面更加自然和容易使用。

語音識別技術應用領域包括：

語音助理：智能語音技術為我們帶來了智能助理，如Siri、小愛同學等。我們可以通過語音與智能助理進行交流，詢問天氣、定鬧鐘、發(fā)送消息等，實現(xiàn)更加直觀、便捷的操作。

智能家居：借助智能語音技術，我們可以通過簡單的口頭指令控制家居設備，例如開關燈、調整溫度、播放音樂等，實現(xiàn)智能家居的全方位控制和管理。

智能導航：智能語音技術改變了人們對于導航的認識。我們可以通過語音指令獲取路線規(guī)劃和導航信息，避免查看地圖而分散注意力，提供更安全、便捷的出行體驗。

教育與培訓：智能語音技術在教育領域有著廣闊的應用前景。學生可以通過智能語音助手進行語音答題、語音評測等交互，促進學習效果的提升和個性化教學的實現(xiàn)。

醫(yī)療保?。褐悄苷Z音技術可以輔助醫(yī)療工作，例如通過語音識別技術將醫(yī)生的語音記錄轉化為文字，提高醫(yī)生工作效率;通過語音交互技術實現(xiàn)智能醫(yī)療助手，提供健康咨詢和用藥提醒等服務。

語音助手：用戶可以通過語音指令實現(xiàn)信息查詢、鬧鐘設置、音樂播放等功能。

語音翻譯：在全球化的今天，語音識別技術可以幫助人們實現(xiàn)不同語言之間的翻譯。

智能客服。語音識別技術可以幫助用戶通過語音指令獲取客服服務，解決客服等待時間長的問題。

二、語音識別方法

語音識別技術常用的方法有如下四種：1. 基于語言學和 聲學的方法，2. 隨機模型法，3. 利用人工神經網絡的方法，4. 概率語法分析。其中最主流的方法是隨機模型法。

1、基于語言學和聲學的方法

基于語言學和聲學的方法是最早應用于語音識別的方法，但是這種方法涉及的知識太過于困難，導致現(xiàn)在并沒有得到大規(guī)模普及。

2、隨機模型法

隨機模型法目前應用較為成熟，該方法主要采用提取特征、訓練模板、對模板進行分類及對模板進行判斷的步驟來對語音進行識別。該方法涉及到的技術一般有3種：動態(tài)時間規(guī)整(DTW)，隱馬爾科夫模型(HMM)理論和矢量量化(VQ )技術。其中，HMM 算法相較于其他兩者的優(yōu)點是簡便優(yōu)質， 在語音識別性能方面更為優(yōu)異。也正因為如此，如今大部分語音識別系統(tǒng)都在使用HMM算法。

3、神經網絡的方法

(ANN)神經網絡方法是在語音識別發(fā)展的后期才有的一種新的識別方法。它其實是一種模擬人類神經活動的方法，同時具有人的一些特性，如自動適應和自主學習。其較強的歸類能力和映射能力在語音識別技術中具有很高的利用價值。業(yè)界將 ANN 與傳統(tǒng)的方法進行結合，各取所長，使得語音識別的效率得到了顯著的提升。

4、概率語法分析法

概率語法分析法是一種能夠識別大長度語段的技術，主要是為了完成“區(qū)別語言的特征”，對于不同層次的知識利用相應層次的知識來解決。這種方法最大的不足就是，建立一個有效、適宜的適用知識系統(tǒng)存在著一定的困難。

以上便是小編此次帶來的有關語音識別技術的全部內容，十分感謝大家的耐心閱讀，想要了解更多相關內容，或者更多精彩內容，請一定關注我們網站哦。