語音識別技術的發(fā)展現(xiàn)狀

讓機器聽懂人聲，這是人們長久以來的夢想。語音識別是一門交叉學科，涉及多學科研究領域。不同領域的研究成果為語音識別的發(fā)展做出了貢獻。語音識別技術是一種高新技術，它可以讓機器通過識別和理解的過程將語音信號轉(zhuǎn)換成相應的文本或命令。

計算機語音識別過程與人類語音識別過程基本相同。當前主流的語音識別技術是基于統(tǒng)計模式識別的基本理論。一個完整的語音識別系統(tǒng)大概可以分為三個部分：

(1)語音特征提?。耗康氖菑恼Z音波形中提取隨時間變化的語音特征序列。

(2)聲學模型與模式匹配（識別算法）：聲學模型是識別系統(tǒng)的底層模型，也是語音識別系統(tǒng)中關鍵的部分。聲學模型通常是從獲得的語音特征中訓練生成的，目的是為每個發(fā)音建立一個發(fā)音模板。在識別過程當中，將未知語音特征與聲學模型（模式）進行匹配和比較，計算未知語音的特征向量序列與每個發(fā)音模板的距離。聲學模型的設計與語言發(fā)音的特色密切相關。聲學模型單元大小對語音訓練數(shù)據(jù)的大小、語音識別系統(tǒng)的識別率和靈活性有很大影響。

(3)語義理解：計算機對語音識別結(jié)果的語法和語義進行分析。理解語言的含義，以便做出相應的反應。它通常是通過語言模型來實現(xiàn)的。

語音識別技術的應用：語音識別過程實際上就是一個識別過程。就像人們在聽語音時，不會將語音與語言的語法結(jié)構(gòu)和語義結(jié)構(gòu)分開，因為當語音的發(fā)音模糊時，人們可以利用這些常識來指導理解語言的過程。對于機器來說，語音識別系統(tǒng)也需要使用這些常識，但鑒于語音信號的可變性、動態(tài)性和瞬態(tài)性，語音識別技術與人腦仍有一定差距。因此，在語音識別技術的挑選、應用模式和系統(tǒng)開發(fā)等方面都需要專業(yè)的設計和調(diào)試，以達到良好的應用效果。