語音識別技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域

以下內(nèi)容中，小編將對語音識別技術(shù)的相關(guān)內(nèi)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(shù)的了解，和小編一起來看看吧。

一、語音識別技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域

語音識別技術(shù)屬于人工智能方向的一個重要分支，涉及許多學(xué)科，如信號處理、計算機科學(xué)、語言學(xué)、聲學(xué)、生理學(xué)、心理學(xué)等，是人機自然交互技術(shù)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。語音識別較語音合成而言，技術(shù)上要復(fù)雜，但應(yīng)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(shù)應(yīng)用領(lǐng)域包括：

語音助理：智能語音技術(shù)為我們帶來了智能助理，如Siri、小愛同學(xué)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(shù)，我們可以通過簡單的口頭指令控制家居設(shè)備，例如開關(guān)燈、調(diào)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(dǎo)航：智能語音技術(shù)改變了人們對于導(dǎo)航的認(rèn)識。我們可以通過語音指令獲取路線規(guī)劃和導(dǎo)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(xùn)：智能語音技術(shù)在教育領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景。學(xué)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(xué)習(xí)效果的提升和個性化教學(xué)的實現(xiàn)。

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

語音助手：用戶可以通過語音指令實現(xiàn)信息查詢、鬧鐘設(shè)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(shù)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(shù)可以幫助用戶通過語音指令獲取客服服務(wù)，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(shù)常用的方法有如下四種：1. 基于語言學(xué)和 聲學(xué)的方法，2. 隨機模型法，3. 利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(xué)和聲學(xué)的方法

基于語言學(xué)和聲學(xué)的方法是最早應(yīng)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(dǎo)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(yīng)用較為成熟，該方法主要采用提取特征、訓(xùn)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(shù)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(shù)。其中，HMM 算法相較于其他兩者的優(yōu)點是簡便優(yōu)質(zhì)， 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(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法

(ANN)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jīng)活動的方法，同時具有人的一些特性，如自動適應(yīng)和自主學(xué)習(xí)。其較強的歸類能力和映射能力在語音識別技術(shù)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(jié)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(shù)，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(yīng)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。

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