目前的語音識別技術(shù)在以下幾個方面仍有提升空間:1。多語言支持:目前大部分語音識別系統(tǒng)只支持英語或部分主要語言，2.環(huán)境噪聲消除:在復(fù)雜環(huán)境下，如嘈雜的商場或高速公路，語音 識別系統(tǒng)的精度下降，3.語音-1/Online:目前大部分系統(tǒng)需要上傳音頻文件到云端識別Online識別，4.語音 識別在移動設(shè)備上:目前語音 識別在移動設(shè)備上的應(yīng)用很少。
未來語音識別技術(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:可以控制汽車的導(dǎo)航、音樂、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)提高客戶服務(wù)水平和銷售效率。5.人機(jī)交互:語音識別技術(shù)將使機(jī)器人具備語音交互能力，提高機(jī)器人的交互和人機(jī)交互體驗(yàn)。
voice 識別，也叫語音 識別，是一種計(jì)算機(jī)技術(shù)，可以把說話人的語音轉(zhuǎn)換成文字。這就需要結(jié)合語音信號處理、語音-1/算法和自然語言處理技術(shù)。語音信號處理包括語音采集、預(yù)處理、特征提取和語音壓縮。語音采集包括用麥克風(fēng)將語音轉(zhuǎn)換成電信號，再轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號。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音的頻譜、過零率等信息。
![[ 語音 識別標(biāo)準(zhǔn)之痛] 語音 識別的輸入測試標(biāo)準(zhǔn)](http://www.mikebtolley.com/d/file/20230729/0b33741208f53c4f95bc3397f0c62ec9.jpg)
語音 識別有兩種算法:基于模板的和基于概率模型的。基于模板的語音 識別算法比較簡單。它將語音信號與預(yù)存模板進(jìn)行比較?；诟怕誓Ｐ偷恼Z音 識別的算法比較復(fù)雜，通過學(xué)習(xí)語音信號的概率分布得出識別語音。自然語言處理技術(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、語義理解、對話管理等。整個語音 識別過程需要大量的語音樣本來訓(xùn)練和測試識別算法，因?yàn)椴煌娜擞胁煌恼f話風(fēng)格、語言習(xí)慣和口音。
2、 語音 識別中的ASR 技術(shù)通識2019-12-06ASR(自動語音識別)，自動語言識別，自動將語言轉(zhuǎn)換成文字的過程，類似于人的耳朵。過程:輸入編解碼輸出語言識別是聲音，屬于計(jì)算機(jī)不能的模擬信號識別。所以需要通過模型將其轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號，并提取其特征。編碼時，聲音會被切割成非常小的片段，成為幀，類似于視頻中時間單位最小的幀。
