自動(dòng)語音識(shí)別函數(shù)ASR是語音識(shí)別技術(shù)，它是指將人說出的語音信號(hào)轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)程序可以使用的文本信息如果用戶在IVR語音process中設(shè)置了產(chǎn)品查詢，而用戶的產(chǎn)品類別可能有十幾個(gè)，如果只設(shè)置了按鍵確認(rèn)方式，那么呼叫者要聽很久才知道按什么鍵才能找到自己想要查詢的產(chǎn)品，這樣很容易讓人聽得不耐煩,可以準(zhǔn)確給出說話人的識(shí)別，從而提高語音識(shí)別,可以根據(jù)不同的語音識(shí)別環(huán)境選擇不同的語音算法，從而提高語音識(shí)別的靈活性,2.語音-2/Fast:自動(dòng)語音識(shí)別技術(shù)Fast可提供,1，語音識(shí)別高精度:自動(dòng)語音識(shí)別-4/。

1，語音 識(shí)別高精度:自動(dòng)語音識(shí)別-4/?？梢詼?zhǔn)確給出說話人的識(shí)別，從而提高語音識(shí)別。2.語音-2/Fast:自動(dòng)語音識(shí)別技術(shù)Fast可提供。3.語音-2/靈活性:-3語音-2技術(shù)可提供靈活性?？梢愿鶕?jù)不同的語音 識(shí)別環(huán)境選擇不同的語音算法，從而提高語音識(shí)別的靈活性。

在嘈雜的環(huán)境中做好工作語音 識(shí)別，難點(diǎn)在于如何從人聲中分離出噪音。傳統(tǒng)音響識(shí)別需要手動(dòng)模塊設(shè)計(jì)，依賴HiddenMarkovModels，往往需要大量的人力和經(jīng)驗(yàn)來調(diào)整模型噪音和語音變奏。未來的主要研究方向是用深度學(xué)習(xí)代替HiddenMarkovModels，比如基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)進(jìn)行聲學(xué)建模，使得語音 識(shí)別系統(tǒng)更簡單。日立聲稱開發(fā)了一種新的技術(shù)，利用對話音量變化小于噪音的特性，將噪音從語音中分離出來。

自動(dòng)語音識(shí)別函數(shù)ASR是語音識(shí)別技術(shù)，它是指將人說出的語音信號(hào)轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)程序可以使用的文本信息如果用戶在IVR 語音 process中設(shè)置了產(chǎn)品查詢，而用戶的產(chǎn)品類別可能有十幾個(gè)，如果只設(shè)置了按鍵確認(rèn)方式，那么呼叫者要聽很久才知道按什么鍵才能找到自己想要查詢的產(chǎn)品，這樣很容易讓人聽得不耐煩。有了語音 識(shí)別的功能，打電話的人不用聽產(chǎn)品提示，只需叫產(chǎn)品名稱，系統(tǒng)就會(huì)自動(dòng) 識(shí)別打電話的人叫了什么。來電者無需按鍵，為來電者節(jié)省了大量的查詢時(shí)間，提高了來電者對企業(yè)的滿意度。語音 識(shí)別該功能也可應(yīng)用于“語音查找聯(lián)系人”

自動(dòng)語音recognition技術(shù)(ASR，AutomaticSpeechRecognition)是人類語音信號(hào)通過機(jī)器的識(shí)別和理解轉(zhuǎn)化為相應(yīng)文本的過程。我們來看看語音 recognition的歷史，其實(shí)ASR 技術(shù)的概念早在計(jì)算機(jī)產(chǎn)生之前就已經(jīng)誕生了，早期的聲碼器可以看作是語音識(shí)別與合成的雛形。