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)應用包括哪些

1、智能家居

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和人工智能語音識別技術(shù)的發(fā)展，智能家居已經(jīng)成為了人們生活中的一部分。我們可以通過語音指令控制智能家居中的各種設備，讓我們的生活變得更加便利，同時也節(jié)能環(huán)保。

例如，通過語音指令打開門鎖，控制燈光和升溫調(diào)節(jié)空調(diào)，都可以實現(xiàn)，使得人們在回家時可以無須手動操作設備，直接將控制權(quán)交給智能家居即可。

另外，人工智能語音識別技術(shù)還可以讓我們通過語音指令來使用家電，比如智能電視、無人機和智能音響等等。只需對著設備說出你要播放的歌曲、電影或是指令，就能快速實現(xiàn)你的需求，讓我們的生活變得更加智能化和高效。

2、醫(yī)療保健

隨著人口老齡化和健康意識的不斷提高，醫(yī)療保健領域也迎來了智能化革命。人工智能語音識別技術(shù)在醫(yī)療保健領域的應用越來越廣泛。

智能手機的語音識別技術(shù)可以幫助醫(yī)生準確記錄病史、病情和治療方案，從而幫助他們快速做出正確的診斷和治療。這種技術(shù)不僅使醫(yī)生的工作更加高效，而且能夠大大提高病人的治療質(zhì)量和滿意度。

另外，人工智能語音識別技術(shù)還可以用于醫(yī)療保健機構(gòu)的管理。例如，醫(yī)院可以使用語音識別技術(shù)來管理醫(yī)生和員工的日程安排、病人就診情況和藥物儲備情況等信息。

3、安防

在安防領域，人工智能語音識別技術(shù)的應用可以大大提高安全性。語音識別技術(shù)可以幫助人們識別身份并控制物品的訪問權(quán)限，以保護家庭、企業(yè)和其他場所的安全。

這項技術(shù)可以被用于手持設備、智能手機、智能家居系統(tǒng)等，并與安全攝像頭等設備集成在一起。

在家庭環(huán)境中，智能語音識別技術(shù)可以幫助家庭成員識別彼此的聲音，從而降低被盜的風險。當有陌生人進入家庭環(huán)境時，系統(tǒng)能夠自動觸發(fā)警報，通知有關人員或警方。

此外，語音識別技術(shù)還可以配合智能門鎖等設備，從而方便用戶通過語音指令來開鎖。這種用途可以使得人們的生活變得更加安全、方便和智能化。

此外，語音識別技術(shù)可以還可以幫助安保人員對客戶和訪客進行身份識別，從而保障整個機構(gòu)和人員的安全。

4、教育

在教育領域，人工智能語音識別技術(shù)也有著廣泛的應用。語音識別技術(shù)可以被用在教室里來幫助老師和學生更好地交流，同時促進學生的口語表達和聽力能力的提升。

例如，學生可以通過智能語音識別技術(shù)來記錄老師在課堂上的講解，并以此作為復習和學習的資料。另外，有些教育學者和技術(shù)公司利用人工智能語音識別技術(shù)來研究兒童語音發(fā)展和語言學習。

除此之外，人工智能語音識別技術(shù)還可以被用來制作教育工具，例如語音教練或語音學習應用程序，以幫助學生更好地掌握口語技能。在語言類課程中，學生可以使用語音識別技術(shù)來練習口語，改進發(fā)音和語氣，并提高聽力水平。

二、語音識別聲學系統(tǒng)

語音識別系統(tǒng)的模型通常由聲學模型和語言模型兩部分組成，分別對應于語音到音節(jié)概率的計算和音節(jié)到字概率的計算。本節(jié)和下一節(jié)分別介紹聲學模型和語言模型方面的技術(shù)。

HMM聲學建模：馬爾可夫模型的概念是一個離散時域有限狀態(tài)自動機，隱馬爾可夫模型HMM是指這一馬爾可夫模型的內(nèi)部狀態(tài)外界不可見，外界只能看到各個時刻的輸出值。對語音識別系統(tǒng)，輸出值通常就是從各個幀計算而得的聲學特征。用HMM刻畫語音信號需作出兩個假設，一是內(nèi)部狀態(tài)的轉(zhuǎn)移只與上一狀態(tài)有關，另一是輸出值只與當前狀態(tài)(或當前的狀態(tài)轉(zhuǎn)移)有關，這兩個假設大大降低了模型的復雜度。HMM的打分、解碼和訓練相應的算法是前向算法、Viterbi算法和前向后向算法。

語音識別中使用HMM通常是用從左向右單向、帶自環(huán)、帶跨越的拓撲結(jié)構(gòu)來對識別基元建模，一個音素就是一個三至五狀態(tài)的HMM，一個詞就是構(gòu)成詞的多個音素的HMM串行起來構(gòu)成的HMM，而連續(xù)語音識別的整個模型就是詞和靜音組合起來的HMM。

上下文相關建模：協(xié)同發(fā)音，指的是一個音受前后相鄰音的影響而發(fā)生變化，從發(fā)聲機理上看就是人的發(fā)聲器官在一個音轉(zhuǎn)向另一個音時其特性只能漸變，從而使得后一個音的頻譜與其他條件下的頻譜產(chǎn)生差異。上下文相關建模方法在建模時考慮了這一影響，從而使模型能更準確地描述語音，只考慮前一音的影響的稱為Bi- Phone，考慮前一音和后一音的影響的稱為Tri-Phone。

英語的上下文相關建模通常以音素為基元，由于有些音素對其后音素的影響是相似的，因而可以通過音素解碼狀態(tài)的聚類進行模型參數(shù)的共享。聚類的結(jié)果稱為senone。決策樹用來實現(xiàn)高效的triphone對senone的對應，通過回答一系列前后音所屬類別(元/輔音、清/濁音等等)的問題，最終確定其HMM狀態(tài)應使用哪個senone。分類回歸樹CART模型用以進行詞到音素的發(fā)音標注。

以上便是小編此次想要和大家共同分享的有關語音識別技術(shù)的內(nèi)容，如果你對本文內(nèi)容感到滿意，不妨持續(xù)關注我們網(wǎng)站喲。最后，十分感謝大家的閱讀，have a nice day!