隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，對家庭電器的控制將會有更多的發(fā)展，而語音作為一種自然簡單的方法將是一種有效便捷的控制方式。如果可以把語音控制與安全控制結合起來，系統(tǒng)就變得更自然直接更人性化了。

語音識別技術就是讓機器通過識別和理解過程把語音信號轉變?yōu)橄鄳奈谋净蛎畹母咝录夹g。語音識別技術主要包括特征提取技術、模式匹配準則及模型訓練技術三個方面。語音識別目前主要應用在車聯(lián)網(wǎng)、智能翻譯、智能家居、自動駕駛方面。

語音識別應用場景有哪些

1、語音輸入

擺脫生僻字和拼音障礙，使用語音即時輸入。略帶口音的普通話、粵語四川話方言、英文，均可有效識別，并可根據(jù)句意自動糾錯、自動斷句添加標點，讓輸入更快捷，溝通交流更順暢

2、 語音搜索

搜索內(nèi)容直接以語音的方式輸入，應用于網(wǎng)頁搜索、車載搜索、手機搜索等各種搜索場景，解放雙手讓搜索更加高效，適用于視頻網(wǎng)站、智能硬件、手機廠商等多個行業(yè)

3、 語音指令

無需手動操作，可以通過語音直接對設備或者軟件發(fā)布指令，控制操作，適用于智能硬件、車載系統(tǒng)、機器人、手機APP、游戲等多個領域

4、 社交聊天

社交聊天時直接用語音輸入的方式轉成文字，讓輸入更加便捷;或者在收到語音消息不適合播放時可以轉為文字進行查看，滿足更多的聊天場景

5、 游戲娛樂

游戲中聊天必不可少，雙手無法打字，語音輸入可以將語音聊天轉為文字，讓用戶在操作的同時也可直觀看到聊天內(nèi)容，多樣化滿足用戶聊天需求

語音識別的作用

技術應用多樣化。盡管困難重重，但這并不會阻止技術的發(fā)展，時代巨輪的前進。比如在語音識別率方面，目前一些主流平臺的識別率可以達到 95%以上，這無疑為語音技術落地提供了大大的技術支持。目前，語音技術應用領域呈現(xiàn)多元化趨勢，智能家電、智慧交通、可穿戴設備

智能家居產(chǎn)品。隨著人們生活水平的提高，傳統(tǒng)家電產(chǎn)品也開始貼上智能化的標簽，而其中語音技術的應用最為常見，比如智能音箱、智能門鎖、智能電視等產(chǎn)品，都離不開語音技術加持。就拿當前備受追捧的智能音箱來說，除了音樂播放功能之外，還具備著獨特的語音交互功能，互動性、娛樂性大大提升，這都歸功于其智能語音技術。

聊天機器人。機器人如果僅僅對語言進行識別還不夠，還需要準確地理解并給出反應，這種反應還不只是局限在語音上，未來可能還將擴展到肢體動作、面部表情，甚至是真正意義上的情緒。

語音識別技術的基本原理可以概括為以下幾個步驟：

語音活動檢測：首先，系統(tǒng)需要檢測語音信號的存在，并區(qū)分出語音信息與其他背景噪音或干擾信號。這類似于在一段聲音中識別出孫悟空的師傅被妖怪擄走的信號。

降噪處理：接著，系統(tǒng)會去除語音信號中的噪音，如環(huán)境噪音、錄制設備的聲音等，以確保后續(xù)處理的是純凈的語音信息。這個過程可以比作孫悟空排除妖怪的障眼法，準確地定位到妖怪的洞府。

特征提取：在去除噪音后，系統(tǒng)會提取語音信號的特征值，如頻率、能量等，這些特征值用于后續(xù)的語音識別過程。這個過程類似于孫悟空收集妖怪的特征，以便制定行動計劃。

模型訓練：包括聲音模型訓練和語言模型訓練。聲音模型訓練通過大量語音數(shù)據(jù)，使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡學習發(fā)音的規(guī)律，而語言模型訓練則通過文本數(shù)據(jù)，學習語言的結構和規(guī)律，如詞與詞之間的組合模式。

識別過程：最后，系統(tǒng)根據(jù)訓練得到的模型，對輸入的語音信號進行解碼，推斷出最可能的文字結果。這個過程類似于學習一門新語言，通過拆解單詞、理解其意義，并最終能夠流利地使用這門語言進行溝通。

綜上所述，語音識別技術是一種模式識別系統(tǒng)，它包括特征提取、模式匹配、參考模式庫等基本單元，通過這些步驟，機器能夠將人類的語音信號轉變?yōu)橄鄳奈谋?。語音識別主要基于深度學習的技術，其整個過程可以大致劃分為聲音信號處理、特征提取、聲音模型訓練、語言模型訓練和識別這幾個關鍵步驟。

首先，聲音信號處理。因為我們發(fā)出的聲音是連續(xù)的聲音波，為了方便后續(xù)處理，我們需要對這些連續(xù)信號進行分段處理，這就是語音信號的預處理工作。要把連續(xù)的聲音切分成一小段一小段的，每一小段也叫一幀。

然后，進行特征提取。這是提取出每一幀聲音的特征值，如頻率、能量等等。當我們有了這些特征值，我們就可以把他們送到神經(jīng)網(wǎng)絡中去訓練，然后用模型來進行預測。

隨后是聲音模型訓練，這是為了獲取發(fā)音的規(guī)律。通過大量的語音數(shù)據(jù)，用深度神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，得到一個模型，這個模型能夠根據(jù)語音的特征，預測出這段語音最可能的發(fā)音。

在聲音模型訓練之后，就是語言模型訓練。語言模型主要是為了獲取語言的規(guī)律，比如哪些詞經(jīng)常會在一起出現(xiàn)，哪些詞后面會跟哪些詞等等。通過大量的文本數(shù)據(jù)進行訓練，得到一個能夠預測語句合理性的模型。

最后，識別就是根據(jù)聲音模型和語言模型，對輸入的語音進行解碼，得出最可能的文字結果。

這個過程就好比我們學習一門新的語言。首先我們會把這種語言拆解成單詞，逐個學習并理解其意思。然后通過對該語言的熟練掌握，我們能夠理解并使用這門語言進行溝通。語音識別無非就是讓機器做同樣的事情，只不過機器學習的方式是訓練數(shù)據(jù)模型和神經(jīng)網(wǎng)絡。