什么是语音识别 它在生活中有哪些应用
随着物联网的发展，对家庭电器的控制将会有更多的发展，而语音作为一种自然简单的方法将是一种有效便捷的控制方式。如果可以把语音控制与安全控制结合起来，系统就变得更自然直接更人性化了。
语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高新技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别目前主要应用在车联网、智能翻译、智能家居、自动驾驶方面。
语音识别应用场景有哪些
1、语音输入
摆脱生僻字和拼音障碍，使用语音即时输入。略带口音的普通话、粤语四川话方言、英文，均可有效识别，并可根据句意自动纠错、自动断句添加标点，让输入更快捷，沟通交流更顺畅
2、语音搜索
搜索内容直接以语音的方式输入，应用于网页搜索、车载搜索、手机搜索等各种搜索场景，解放双手让搜索更加高效，适用于视频网站、智能硬件、手机厂商等多个行业
3、语音指令
无需手动操作，可以通过语音直接对设备或者软件发布指令，控制操作，适用于智能硬件、车载系统、机器人、手机APP、游戏等多个领域
4、社交聊天
社交聊天时直接用语音输入的方式转成文字，让输入更加便捷；或者在收到语音消息不适合播放时可以转为文字进行查看，满足更多的聊天场景
5、游戏娱乐
游戏中聊天必不可少，双手无法打字，语音输入可以将语音聊天转为文字，让用户在操作的同时也可直观看到聊天内容，多样化满足用户聊天需求
语音识别的作用
技术应用多样化。尽管困难重重，但这并不会阻止技术的发展，时代巨轮的前进。比如在语音识别率方面，目前一些主流平台的识别率可以达到95%以上，这无疑为语音技术落地提供了大大的技术支持。目前，语音技术应用领域呈现多元化趋势，智能家电、智慧交通、可穿戴设备
智能家居产品。随着人们生活水平的提高，传统家电产品也开始贴上智能化的标签，而其中语音技术的应用最为常见，比如智能音箱、智能门锁、智能电视等产品，都离不开语音技术加持。就拿当前备受追捧的智能音箱来说，除了音乐播放功能之外，还具备着独特的语音交互功能，互动性、娱乐性大大提升，这都归功于其智能语音技术。
聊天机器人。机器人如果仅仅对语言进行识别还不够，还需要准确地理解并给出反应，这种反应还不只是局限在语音上，未来可能还将扩展到肢体动作、面部表情，甚至是真正意义上的情绪。
自动驾驶/无人驾驶。就自动驾驶/无人驾驶领域来看，主要是一个车载系统，现在许多汽车厂商开始在其产品中加入智能语音功能，不仅能打电话、播放音乐，还可以开启导航。
可穿戴设备。携带语音助手的可穿戴设备，实际上可以理解为某种智能音箱产品，在功能方面具有相似性、重合性。不过相比家用的智能音箱，可穿戴设备在携带方面更加便捷，也应证了“可穿戴设备”其名。
总体而言，在人工智能时代下，智能语音技术的发展已是大势所趋，种种产业掣肘虽不可避免，但可通过技术进步、资金支持、政策鼓励以及整个大时代的发展去化解。因此，语音技术的未来或许不是坦途，但依然光明。
文章整合自：与非网、百度智能云、csdn
审核编辑：鄢孟繁
什么是语音技术及其应用语音识别的研究意义与进展
你知道小冰吗？你呼叫过小度吗？你和小娜互动过吗？你使用过Siri吗？如果都没有，那你就out了。它们都是当下很火爆的智能语音机器人，很多人都和它们聊过天。
日前，美国投资机构MangroveCapitalPartners发布了2019年《语音技术报告》。报告分析了语音助理服务的日益普及，并预测苹果2020年将推出Siri操作系统。那么，究竟什么是语音技术？它有哪些应用？语音操作系统又是什么？为此，记者采访了相关专家。
什么是语音技术及其应用？
与图像识别、机器学习一样，智能语音是人工智能的一个分支。在人工智能异常火热的当下，从Siri到小度，从小冰到小娜，智能语音正在融入人们的生活之中。
所谓智能语音技术，就是研究人与计算机直接以自然语音的方式进行有效沟通的各种理论和方法，涉及语音识别、内容理解、对话问答等。一般来说，智能语音就是利用计算机对语音信息进行自动处理和识别的技术。
“从引擎模块的角度讲，智能语音技术包括语音前端处理（含语音增强）、语音识别、语音合成、语义理解对话管理和声纹识别等模块。其中，语音识别就是将语音信息通过计算机自动处理转化成文字的过程，也叫语音转写，它包括语音分段、端点检测、特征提取、解码以及后处理等过程。”中国科学院声学研究所（以下简称中科院声学所）研究员赵庆卫告诉科技日报记者。
语音技术的意义及应用
目前，智能语音技术主要应用于智能家居、虚拟助手、可穿戴设备、智能车载、智能客服、智能医疗、陪伴机器人等方面。所谓虚拟助手
语音识别技术是什么 语音识别基本方法介绍【图文】
语音识别技术,语音识别技术是什么意思
语音识别技术，也被称为自动语音识别AutomaticSpeechRecognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
语音识别技术的应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。语音识别技术与其他自然语言处理技术如机器翻译及语音合成技术相结合，可以构建出更加复杂的应用，例如语音到语音的翻译。
语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。
特定人语音识别的方法
目前，常用的说话人识别方法有模板匹配法、统计建模法、联接主义法(即人工神经网络实现)。考虑到数据量、实时性以及识别率的问题，笔者采用基于矢量量化和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的方法。
说话人识别的系统主要由语音特征矢量提取单元(前端处理)、训练单元、识别单元和后处理单元组成，其系统构成如图1所示。
由上图也可以看出，每个司机在购买车后必须将自己的语音输入系统，也就是训练过程，当然最好是在安静、次数达到一定的数目。从此在以后驾驶过程中就可以利用这个系统了。
所谓预处理是指对语音信号的特殊处理:预加重，分帧处理。预加重的目的是提升高频部分，使信号的频谱变得平坦，以便于进行频谱分析或声道参数分析。用具有6dB/倍频程的提升高频特性的预加重数字滤波器实现。虽然语音信号是非平稳时变的，但
语音识别的基本原理是什么，语音识别流程分为哪几步
随着AI快速发展的今天，语音识别也成为众多设备的标配，语音识别开始被越来越多人的关注，国外微软、苹果、谷歌，国内的科大讯飞、思必弛、云知声等厂商都在研发语音识别新策略新算法，似乎人类与语音的自然交互渐行渐近。
语音识别是以语音的研究为对象，通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言。
语音识别系统本质上是一种模式识别系统，包括特征提取、模式匹配、参考模式库等三个基本单元。
一套完整的语音识别系统，工作过程分为7步：
1.对语音信号进行分析和处理，除去冗余信息。
2.提取影响语音识别的关键信息和表达语言含义的特征信息。
3.紧扣特征信息，用最小单元识别字词。
4.按照不同语言的各自语法，依照先后次序识别字词。
5.把前后意思当作辅助识别条件，有利于分析和识别。
6.按照语义分析，给关键信息划分段落，取出所识别出的字词并连接起来，同时根据语句意思调整句子构成。
7.结合语义，仔细分析上下文的相互联系，对当前正在处理的语句进行适当修正
语音识别、图像识别均为模式识别中的主要应用，有兴趣的可以多学习一下
人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱，在此为你推荐几篇优质好文：人工智能与语音识别技术http://www.duozhishidai.com/article-3157-1.html人工智能快速发展的今天，语音识别现在发展到什么阶段了？http://www.duozhishidai.com/article-2278-1.html语音的识别过程主要分哪几步，常用的识别方法是什么？http://www.duozhishidai.com/article-1739-1.html
多智时代-人工智能和大数据学习入门网站|人工智能、大数据、物联网、云计算的学习交流网站