目前的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)在以下幾個(gè)方面仍有提升空間:1。多語(yǔ)言支持:目前大部分語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)只支持英語(yǔ)或部分主要語(yǔ)言，2.環(huán)境噪聲消除:在復(fù)雜環(huán)境下，如嘈雜的商場(chǎng)或高速公路，語(yǔ)音 識(shí)別系統(tǒng)的精度下降，3.語(yǔ)音-1/Online:目前大部分系統(tǒng)需要上傳音頻文件到云端識(shí)別Online識(shí)別，4.語(yǔ)音 識(shí)別在移動(dòng)設(shè)備上:目前語(yǔ)音 識(shí)別在移動(dòng)設(shè)備上的應(yīng)用很少。

未來(lái)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用前景如下:1 .智能家居:可以控制家里的燈、電視、空調(diào)等電器。2.智能汽車(chē):可以控制汽車(chē)的導(dǎo)航、音樂(lè)、空調(diào)等系統(tǒng)。3.醫(yī)療:可以幫助醫(yī)生快速記錄患者病歷，幫助患者自我診斷。4.業(yè)務(wù):可以幫助企業(yè)提高客戶(hù)服務(wù)水平和銷(xiāo)售效率。5.人機(jī)交互:語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)將使機(jī)器人具備語(yǔ)音交互能力，提高機(jī)器人的交互和人機(jī)交互體驗(yàn)。

voice 識(shí)別，也叫語(yǔ)音 識(shí)別，是一種計(jì)算機(jī)技術(shù)，可以把說(shuō)話人的語(yǔ)音轉(zhuǎn)換成文字。這就需要結(jié)合語(yǔ)音信號(hào)處理、語(yǔ)音-1/算法和自然語(yǔ)言處理技術(shù)。語(yǔ)音信號(hào)處理包括語(yǔ)音采集、預(yù)處理、特征提取和語(yǔ)音壓縮。語(yǔ)音采集包括用麥克風(fēng)將語(yǔ)音轉(zhuǎn)換成電信號(hào)，再轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)。預(yù)處理包括去噪、干擾消除和偏移消除。特征提取包括提取語(yǔ)音的頻譜、過(guò)零率等信息。

語(yǔ)音 識(shí)別有兩種算法:基于模板的和基于概率模型的?；谀０宓恼Z(yǔ)音 識(shí)別算法比較簡(jiǎn)單。它將語(yǔ)音信號(hào)與預(yù)存模板進(jìn)行比較?；诟怕誓Ｐ偷恼Z(yǔ)音 識(shí)別的算法比較復(fù)雜，通過(guò)學(xué)習(xí)語(yǔ)音信號(hào)的概率分布得出識(shí)別語(yǔ)音。自然語(yǔ)言處理技術(shù)用于將文本轉(zhuǎn)換成機(jī)器可理解的格式，如句法分析、詞義分析、語(yǔ)義理解、對(duì)話管理等。整個(gè)語(yǔ)音 識(shí)別過(guò)程需要大量的語(yǔ)音樣本來(lái)訓(xùn)練和測(cè)試識(shí)別算法，因?yàn)椴煌娜擞胁煌恼f(shuō)話風(fēng)格、語(yǔ)言習(xí)慣和口音。

ASR(自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別)，自動(dòng)語(yǔ)言識(shí)別，自動(dòng)將語(yǔ)言轉(zhuǎn)換成文字的過(guò)程，類(lèi)似于人的耳朵。過(guò)程:輸入編解碼輸出語(yǔ)言識(shí)別是聲音，屬于計(jì)算機(jī)不能的模擬信號(hào)識(shí)別。所以需要通過(guò)模型將其轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)，并提取其特征。編碼時(shí)，聲音會(huì)被切割成非常小的片段，成為幀，類(lèi)似于視頻中時(shí)間單位最小的幀。