本文中，小編將對語音識別技術予以介紹，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，不妨請看以下內容哦。

一、語音識別技術應用包括哪些

1、智能家居

隨著物聯(lián)網技術和人工智能語音識別技術的發(fā)展，智能家居已經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，控制燈光和升溫調節(jié)空調，都可以實現(xiàn)，使得人們在回家時可以無須手動操作設備，直接將控制權交給智能家居即可。

另外，人工智能語音識別技術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量和滿意度。

另外，人工智能語音識別技術還可以用于醫(yī)療保健機構的管理。例如，醫(yī)院可以使用語音識別技術來管理醫(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的應用可以大大提高安全性。語音識別技術可以幫助人們識別身份并控制物品的訪問權限，以保護家庭、企業(yè)和其他場所的安全。

這項技術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，從而保障整個機構和人員的安全。

4、教育

在教育領域，人工智能語音識別技術也有著廣泛的應用。語音識別技術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公司利用人工智能語音識別技術來研究兒童語音發(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。

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，一是內部狀態(tài)的轉移只與上一狀態(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)、帶跨越的拓撲結構來對識別基元建模，一個音素就是一個三至五狀態(tài)的HMM，一個詞就是構成詞的多個音素的HMM串行起來構成的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的共享。聚類的結果稱為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的內容，如果你對本文內容感到滿意，不妨持續(xù)關注我們網站喲。最后，十分感謝大家的閱讀，have a nice day!