今天，小編將在這篇文章中為大家?guī)?a href="/tags/語音識別" target="_blank">語音識別技術(shù)的有關(guān)報道，通過閱讀這篇文章，大家可以對它具備清晰的認識，主要內(nèi)容如下。

一、語音識別技術(shù)的現(xiàn)狀

語音識別技術(shù)的歷史可以追溯到上世紀五十年代。當時，美國科學家們開始研究語音識別的基本原理和方法。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，語音識別技術(shù)也不斷取得突破。到了上世紀八十年代，出現(xiàn)了基于深度學習的語音識別技術(shù)，這種技術(shù)的出現(xiàn)極大地提高了語音識別的準確度和性能。

隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，語音識別技術(shù)目前已經(jīng)廣泛應用在各個商業(yè)領域中。例如，在智能手機、智能家居、車載娛樂系統(tǒng)等領域中，語音識別技術(shù)都發(fā)揮著重要作用。此外，語音識別技術(shù)還被應用于醫(yī)療、金融、教育等行業(yè)中，為人們提供了更加便捷的服務。

目前，語音識別技術(shù)在商業(yè)領域的應用已經(jīng)非常廣泛。在智能手機領域，蘋果的Siri和谷歌的Voice Search等應用了語音識別技術(shù)，用戶可以通過語音指令來完成各種操作。在智能家居領域，亞馬遜的Echo和谷歌的Home等智能音箱也應用了語音識別技術(shù)，用戶可以通過語音指令來控制智能家居設備。

然而，語音識別技術(shù)也存在一些問題和挑戰(zhàn)。首先，語音識別技術(shù)的準確性受到環(huán)境噪聲、語速、口音等多種因素的影響。其次，由于不同人的發(fā)音習慣和口音存在差異，語音識別系統(tǒng)很難完全正確地識別所有人的語音。此外，目前的語音識別技術(shù)還需要進一步提高實時性和魯棒性，以滿足更多實際應用場景的需求。

為了解決這些問題，科研人員們不斷探索新的算法和模型，以改善語音識別的性能。例如，基于深度學習的語音識別技術(shù)在近幾年得到了迅速發(fā)展，它能夠更好地處理噪聲和不同口音等問題。此外，一些研究人員還探索了利用無監(jiān)督學習和自監(jiān)督學習等方法，來提高語音識別技術(shù)的準確性和魯棒性。

除了商業(yè)應用之外，學術(shù)界也在不斷推進語音識別技術(shù)的發(fā)展。例如，中國科學院自動化研究所的口語對話系統(tǒng)研究組在語音識別技術(shù)方面進行了大量研究，取得了一系列重要成果。此外，國際上多個大學和研究機構(gòu)也在開展語音識別技術(shù)的相關(guān)研究工作，以推動這一領域的發(fā)展。

二、語音識別技術(shù)分類應用

根據(jù)識別的對象不同，語音識別任務大體可分為3類，即孤立詞識別(isolated word recognition)，關(guān)鍵詞識別(或稱關(guān)鍵詞檢出，keyword spotting)和連續(xù)語音識別。其中，孤立詞識別 的任務是識別事先已知的孤立的詞，如“開機”、“關(guān)機”等;連續(xù)語音識別的任務則是識別任意的連續(xù)語音，如一個句子或一段話;連續(xù)語音流中的關(guān)鍵詞檢測針對的是連續(xù)語音，但它并不識別全部文字，而只是檢測已知的若干關(guān)鍵詞在何處出現(xiàn)，如在一段話中檢測“計算機”、“世界”這兩個詞。

根據(jù)針對的發(fā)音人，可以把語音識別技術(shù)分為特定人語音識別和非特定人語音識別，前者只能識別一個或幾個人的語音，而后者則可以被任何人使用。顯然，非特定人語音識別系統(tǒng)更符合實際需要，但它要比針對特定人的識別困難得多。

另外，根據(jù)語音設備和通道，可以分為桌面(PC)語音識別、電話語音識別和嵌入式設備(手機、PDA等)語音識別。不同的采集通道會使人的發(fā)音的聲學特性發(fā)生變形，因此需要構(gòu)造各自的識別系統(tǒng)。

語音識別的應用領域非常廣泛，常見的應用系統(tǒng)有：語音輸入系統(tǒng)，相對于鍵盤輸入方法，它更符合人的日常習慣，也更自然、更高效;語音控制系統(tǒng)，即用語音來控制設備的運行，相對于手動控制來說更加快捷、方便，可以用在諸如工業(yè)控制、語音撥號系統(tǒng)、智能家電、聲控智能玩具等許多領域;智能對話查詢系統(tǒng)，根據(jù)客戶的語音進行操作，為用戶提供自然、友好的數(shù)據(jù)庫檢索服務，例如家庭服務、賓館服務、旅行社服務系統(tǒng)、訂票系統(tǒng)、醫(yī)療服務、銀行服務、股票查詢服務等等。

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