语音识别技术数据对比

目前的语音识别技术在以下几个方面仍有提升空间:1。多语言支持:目前大部分语音识别系统只支持英语或部分主要语言，2.环境噪声消除:在复杂环境下，如嘈杂的商场或高速公路，语音 识别系统的精度下降，3.语音-1/Online:目前大部分系统需要上传音频文件到云端识别Online识别，4.语音 识别在移动设备上:目前语音 识别在移动设备上的应用很少。

未来语音识别技术的应用前景如下:1 .智能家居:可以控制家里的灯、电视、空调等电器。2.智能汽车:可以控制汽车的导航、音乐、空调等系统。3.医疗:可以帮助医生快速记录患者病历，帮助患者自我诊断。4.业务:可以帮助企业提高客户服务水平和销售效率。5.人机交互:语音识别技术将使机器人具备语音交互能力，提高机器人的交互和人机交互体验。

voice 识别，也叫语音 识别，是一种计算机技术，可以把说话人的语音转换成文字。这就需要结合语音信号处理、语音-1/算法和自然语言处理技术。语音信号处理包括语音采集、预处理、特征提取和语音压缩。语音采集包括用麦克风将语音转换成电信号，再转换成数字信号。预处理包括去噪、干扰消除和偏移消除。特征提取包括提取语音的频谱、过零率等信息。

语音 识别有两种算法:基于模板的和基于概率模型的。基于模板的语音 识别算法比较简单。它将语音信号与预存模板进行比较。基于概率模型的语音 识别的算法比较复杂，通过学习语音信号的概率分布得出识别语音。自然语言处理技术用于将文本转换成机器可理解的格式，如句法分析、词义分析、语义理解、对话管理等。整个语音 识别过程需要大量的语音样本来训练和测试识别算法，因为不同的人有不同的说话风格、语言习惯和口音。

ASR(自动语音识别)，自动语言识别，自动将语言转换成文字的过程，类似于人的耳朵。过程:输入编解码输出语言识别是声音，属于计算机不能的模拟信号识别。所以需要通过模型将其转换成数字信号，并提取其特征。编码时，声音会被切割成非常小的片段，成为帧，类似于视频中时间单位最小的帧。