语音识别技术
语音识别技术的原理及其实现方法
语音识别技术的原理及其实现方法语音识别技术是一种将人类语音转化为文字的技术，它正被越来越广泛地应用于智能助理、语音输入、自动翻译等领域。
本文将详细讨论语音识别技术的原理及其实现方法，以帮助读者更好地了解这一技术并掌握其应用。
一、语音识别技术的原理语音识别技术的原理可以分为三个主要步骤：信号处理、特征提取和模型匹配。
1. 信号处理：语音信号在传输过程中可能受到多种噪声的干扰，如环境噪声、话筒噪声等。
因此，首先需要对音频信号进行预处理，以提高识别准确率。
该步骤通常包括音频去噪、降噪、增强等技术。
2. 特征提取：在预处理后，需要对语音信号进行特征提取，即将连续的语音信号转换为更具区分度的特征向量。
常用的特征提取方法有MFCC （Mel Frequency Cepstral Coefficients）和PLP（Perceptual Linear Prediction）等。
这些特征提取方法通过对不同频率的声音进行分析，提取出语音信号的关键特征，如音高、音频的形态和时长等。
3. 模型匹配：在特征提取后，需要建立一个匹配模型，将特征向量与预先训练好的语音模型进行比对，以确定输入语音对应的文字内容。
常用的模型包括隐马尔可夫模型（HMM）和深度神经网络（DNN）等。
这些模型通过学习大量的语音样本，使模型能够根据输入的特征向量判断最有可能的文字结果。
二、语音识别技术的实现方法语音识别技术的实现需要借助特定的工具和算法。
以下是常用的语音识别技术实现方法：1. 基于统计模型的方法：该方法主要基于隐马尔可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）。
隐马尔可夫模型用于描述语音信号的动态性，而高斯混合模型则用于对特征向量进行建模。
这种方法的优点在于其模型简单，容易实现，但其处理长时语音和噪声的能力较弱。
2. 基于神经网络的方法：随着深度学习技术的发展，深度神经网络（DNN）成为语音识别领域的热门技术。
该方法使用多层神经网络模型来学习语音信号的特征表示和模式匹配。
人工智能的语音识别和语音合成技术
人工智能的语音识别和语音合成技术人工智能（AI）是指使机器具备与人类智能相似的能力和行为的技术和方法。
在过去几年中，人工智能的发展取得了巨大的突破，其中语音识别和语音合成技术尤为重要。
语音识别技术使机器能够理解和解释人类的语言，而语音合成技术则使机器能够生成自然流畅的语音。
本文将详细介绍的原理、应用和挑战。
一、语音识别技术语音识别是一种将人类语音转换为计算机可读形式的技术。
它的基本原理是通过分析人的语音信号中的声学特征，将其转化为相应的文字或命令。
语音识别技术的关键步骤包括语音信号的采集、前端处理、特征提取、声学模型训练和解码。
具体来说，首先需要使用麦克风等设备采集人的语音信号，然后对语音信号进行预处理，如去除噪声、提取特征等。
接下来，使用机器学习算法训练声学模型，将语音信号与对应的文本或命令进行匹配。
最后，通过解码算法将识别结果转化为文字或命令。
语音识别技术的应用非常广泛，其中最重要的领域之一是智能助理。
智能助理可以通过识别用户的语音指令帮助用户完成各种任务，例如发送短信、查找信息、播放音乐等。
此外，语音识别技术也被用于电话服务、语音搜索、语音翻译等领域。
值得一提的是，在一些特定的行业，如医疗保健和司法系统，语音识别技术也被用于帮助专业人士减少繁琐的录入工作，提高工作效率。
然而，语音识别技术还面临一些挑战。
首先，不同人的语音特征各不相同，这就要求识别系统能够适应各种不同的语音。
其次，语音信号往往受到环境噪音的干扰，这会降低识别的准确性。
此外，语音识别技术在处理复杂的句子结构、语义理解和多语种等方面也存在一定的困难。
为了克服这些挑战，研究人员正在不断改进算法和引入新的技术，如深度学习和神经网络，以提高语音识别的准确性和适应性。
二、语音合成技术语音合成是一种将文字转化为语音的技术。
它的基本原理是通过分析输入的文字，生成相应的语音信号。
语音合成技术的关键步骤包括文本分析、声学模型训练和合成。
具体来说，首先需要对输入的文字进行分析，如词汇分割、语法分析、情感分析等。
语音识别技术的阐述并举例说明
语音识别技术的阐述并举例说明1. 语音识别技术的概述在当今这个信息爆炸的时代，语音识别技术可谓是一个火热的领域。
简单来说，它就是让计算机“听懂”人类说话，把语音转换成文字。
想想看，以前咱们打字得慢吞吞的，现在只要“嘿，你好”，手机就能把你说的话变成文字，简直就像是在和外星人聊天！这种技术背后的原理其实挺复杂的，但咱们不必深究，简单理解就好。
1.1 语音识别的工作原理语音识别技术的工作原理其实就是把声音信号变成数字信号，再通过一些算法分析这个信号，最后识别出你说的内容。
就像是把你在大街上听到的音乐变成乐谱，虽然中间的过程可能有点曲折，但最后能听出个所以然来。
不过，别以为这就简单，想让计算机分清楚“我爱你”和“我爱鱼”可得下不少功夫呢！1.2 语音识别的发展历程语音识别的发展也可谓是一波三折。
从最初的只支持简单命令的系统，到现在的智能助手，真是翻天覆地的变化。
记得早些年，咱们说话时，系统经常听错，结果出来的文字让人哭笑不得。
可是，现在的技术已经进步了不少，能适应不同的口音、语速，甚至能理解一些俚语，真是让人叹为观止！2. 语音识别的应用场景那么，语音识别到底能用在哪里呢？这就不得不提到它的广泛应用了。
无论是日常生活还是工作中，语音识别技术都在悄悄改变着我们的方式。
2.1 智能助手大家一定听说过 Siri、Alexa 这些智能助手吧？它们的工作原理就是利用语音识别技术，帮助我们完成各种任务。
想查天气、定闹钟，甚至找餐馆，只要说出来，助手就能帮你搞定。
试想一下，早上起床的时候懒得动，只要躺在床上说：“给我来杯咖啡”，不久后咖啡就送到手边，简直就是现代人的梦想生活啊！2.2 客服服务再比如在客服领域，语音识别技术也发挥了大作用。
想想打客服热线的情景，你说：“我想投诉。
” 这句话通过语音识别系统，能迅速进入正确的处理流程，不再让你等得心急火燎。
以往那些烦人的按键导航真是让人心累，现在只需说出你的需求，简单明了，真是让人感觉“技术改变生活”不是空话！3. 语音识别的未来发展当然，语音识别的未来还有更多可能。
语音识别技术
语音识别技术语音识别技术是一种将语音信号转化为文本的技术。
随着科技的不断发展，语音识别技术在各个领域得到了广泛的应用。
本文将从语音识别的原理、发展历程、应用领域以及未来发展等方面进行阐述，以期对读者对语音识别技术有更深入的了解。
语音识别技术的原理是通过分析语音信号的频谱、时域波形等特征，将其转换为对应的文本内容。
这涉及到信号处理、模式识别、统计学等多个学科的知识。
语音识别技术的核心是建立识别模型，即将语音信号映射到文本的过程。
目前主流的语音识别技术包括隐马尔可夫模型（HMM），深度神经网络（DNN）和循环神经网络（RNN）等。
语音识别技术的发展历程可以追溯到上世纪50年代。
最初的语音识别系统是基于模板匹配的，效果较差。
随着计算能力的提高，HMM 成为了主流的语音识别方法，取得了一定的成果。
近年来，深度学习的兴起为语音识别技术带来了革命性的突破。
其基于大规模数据的训练和复杂的神经网络结构，使得语音识别的准确率得到了显著提升。
语音识别技术广泛应用于多个领域。
首先是语音助手。
智能手机上的语音助手，如Siri、小冰等，实现了与用户的智能对话，能够识别用户的语音指令并做出相应的响应。
其次是语音翻译。
语音识别技术可以将一种语言转化为另一种语言的文本，为跨语言交流提供了便利。
另外，语音识别技术还广泛应用于智能家居、医疗健康、智能交通等领域。
语音识别技术的发展仍然面临着一些挑战和难题。
首先是对口音、语速、噪音等非理想环境的适应能力。
不同人的语音特征差异很大，因此如何建立更加健壮的语音识别模型仍然是一个研究热点。
其次是语义理解的精准度。
语音识别技术目前主要关注将语音转化为文本，而语义理解的精准度仍然有待提高。
此外，数据的稀缺性和隐私保护问题也是当前亟待解决的难题。
展望未来，语音识别技术有很大的发展空间和潜力。
一方面，随着深度学习技术的进一步发展和计算能力的提高，语音识别的准确率将得到进一步提升。
另一方面，语音识别技术将与其他技术相结合，实现更加智能化的交互方式。
语音识别的定义、发展历程、基本原理和应用
语音识别的定义,发展历程,基本原理和应用一、语音识别（voice recognition，speech recognition）的定义是：让机器通过识别和理解，将人的语音信号转换为相应的文本或命令的过程。
语音识别是以语音为研究对象，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的技术。
语音识别是一门多学科交叉技术，它与声学、语音学、语言学、信息理论、模式识别理论以及神经生物学等学科都有非常密切的关系。
语音识别的本质是基于语音特征参数的模式识别，即通过学习，系统能够把输入的语音按一定模式进行分类，进而依据判定规则找出最佳匹配结果。
二、语音识别技术的发展历程可以分为以下几个阶段：1.20世纪50年代：这是语音识别的起步阶段，主要研究基于各种不同的语言特性，提取特征参数。
2.20世纪60年代：在这个阶段，研究者开始关注更具体的语言知识，包括句法、语义等，开始利用更复杂的信息来进行语音识别。
3.20世纪70年代：研究者们开始开发大型的语音数据库和语音识别的相关算法。
4.20世纪80年代：随着计算机技术的发展，语音识别的精度和效率得到了显著提高。
5.20世纪90年代：随着人工智能技术的兴起，语音识别技术得到了进一步的发展和应用。
6.21世纪：随着深度学习技术的发展，语音识别技术取得了重大突破，可以处理更加复杂和大规模的语音数据。
三、语音识别的基本原理：语音识别技术的基本原理是将人类语音信号转换为数字信号，然后通过计算机算法进行分析和处理，最终将其转换为文本或命令。
具体来说，语音识别系统通常包括以下步骤：声音信号的采集、预处理、特征提取、模式匹配和后处理等。
其中，模式匹配是语音识别的核心部分，它通过将输入的语音信号与预先训练好的模型进行比较，找到最匹配的模型，从而得到对应的文本或命令。
四、语音识别技术的应用非常广泛，包括但不限于以下几个方面：二、语音助手：这是语音识别技术在生活中的一个重要应用。
语音识别对生活的帮
语音识别对生活的帮
语音识别技术对生活有很多帮助，以下是一些常见的例子：
1. 语音助手：语音识别技术可以用于智能手机、智能音箱、智能家居等设备的语音助手。
用户可以通过语音指令控制设备，例如播放音乐、查询天气、设置提醒等，方便快捷。
2. 语音输入：语音识别技术可以用于语音输入，例如在手机上输入短信、邮件、笔记等。
这对于那些不方便使用键盘或手写输入的人来说非常有用。
3. 语音翻译：语音识别技术可以用于语音翻译，例如将一种语言的语音转换成另一种语言的文本或语音。
这对于那些需要与不同语言的人交流的人来说非常有用。
4. 语音搜索：语音识别技术可以用于语音搜索，例如在搜索引擎中通过语音输入关键词进行搜索。
这对于那些需要快速找到信息的人来说非常有用。
5. 语音控制车辆：语音识别技术可以用于车辆的语音控制，例如控制音乐、导航、空调等。
这可以提高驾驶的安全性和便利性。
总之，语音识别技术可以为人们的生活带来很多
便利，提高生活效率和质量。
人工智能语音识别技术的原理与应用案例
人工智能语音识别技术的原理与应用案例人工智能（Artificial Intelligence，AI）语音识别技术是近年来快速发展的一项重要技术。
它能够通过分析和理解人类的语音信息，将其转化为可理解和操作的数据，进而实现自然语言和机器之间的交互。
本文将详细介绍人工智能语音识别技术的原理，并结合一些实际应用案例进行解析。
一、人工智能语音识别技术的原理人工智能语音识别技术的原理主要包括信号处理、特征提取、语音识别模型、语义理解和应用。
1. 信号处理：将输入的语音信号进行预处理，包括采样和量化。
采样是指以一定的频率获取声波形成数字信号，而量化则是将连续的模拟信号转化为离散的数字信号。
此外，还需要对语音信号进行降噪和去除回响等处理，以提高信号质量。
2. 特征提取：在信号处理之后，需要将语音信号进行特征提取。
常用的特征包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）等。
这些特征能够提取出语音信号中的频率、音高、能量等信息，并对不同语音进行区分。
3. 语音识别模型：在特征提取之后，需要建立语音识别模型。
传统的语音识别模型包括隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）和高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）。
随着深度学习的发展，神经网络被广泛应用于语音识别中，在语音识别模型中经常使用的包括循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）等。
4. 语义理解：语义理解是将语音信号转化为可理解和操作的语义信息，包括词义的识别和语义的分析。
这一过程通常涉及到自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）的技术，例如词性标注、命名实体识别、依存句法分析等。
5. 应用：将语音识别的结果应用于具体的场景中，例如语音助手、语音输入、智能客服等。
什么是语音识别技术
什么是语音识别技术语音识别技术，顾名思义，就是通过计算机技术来实现对语音信息的识别和转换。
它是一种能够将人类语音信息转换成数字信号、文本或指令的技术，也是人工智能领域的重要组成部分。
语音识别技术的发展可以追溯到二十世纪四十年代的末期，当时军方和情报机构开始对其进行研究，目的是提高语音通信的保密性。
1952年，美国贝尔实验室首次发布了利用计算机实现语音识别的实验成果。
从此，语音识别技术开始进入大规模实用化阶段，应用领域也逐渐扩展，如自动财务报表、电话语音导航、语音输入系统等等。
语音识别技术的原理是将语音信号转化为数字信号，然后使用算法对数字信号进行分析和处理得出识别结果。
语音信号是由声音按照一定的模式产生的，计算机可以根据这种模式对信号进行分析处理。
目前，语音识别技术尤其是深度学习技术的进步使得识别准确度越来越高，错误率也在不断下降。
语音识别技术的应用场景也非常广泛，首先是语音输入。
人们可以通过语音输入方式来打字、发邮件、搜索信息等各种操作。
这对于手写困难或手部受伤的人群来说，非常有帮助。
其次，是语音识别技术在智能家居、智能音箱等方面的应用。
用户可以通过语音控制家电、播放音乐、查询天气等等。
再者，语音识别技术在智能客服、智能客户管理等方面也应用广泛。
语音识别技术使智能客服更具人性化，在服务质量方面也有了很大的提升。
但同时，语音识别技术也存在一些局限性和挑战。
首先，语音识别技术在噪声或口音等方面的干扰还无法很好地解决。
其次，语音识别技术对于生僻词汇或专业术语的识别也还存在一定的困难。
再者，用户对于语音识别技术安全性和隐私问题的担忧也日益增加。
总之，语音识别技术作为人工智能领域的重要分支，其应用场景和前景都非常广阔。
但是，在推广和应用中，我们也需要注重提高技术的安全性和稳定性，以便更好地满足用户需求。
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目前主流的语音识别技术是基于统计模式识别的基本理论。
一个完整的语音识别系统可大致分为三部分：（1）语音特征提取：（2）声学模型与模式匹配（识别算法）（3）语义理解：计算机对识别结果进行语法、语义分析。
语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，语音识别的发展简史1952年AT& T Bell实验室实现了一个单一发音人孤立发音的十个英文数字的语音识别系统，到现在的人机语音交互。
语音识别研究从二十世纪50年代开始到现在历半个多世纪的蓬勃发展，在这期间获得了巨大的进展。
现代语音识别技术研究重点包括即兴口语的识别和理解，自然口语对话，以及多语种的语音同声翻译。
语音识别应用的特点1.语音识别系统必须覆盖的功能包括：（1）语音识别系统要对用户有益（希望它是能检测到的）。
例如提高生产率，容易使用，更好的人机界面，或更自然的信息交流模式。
（2）语音识别系统要对用户“友好”。
这种“友好”的含义是：用户在和系统进行语音对话时感到舒适；系统的语音提示既有帮助，又很亲近。
（3）语音识别系统必须有足够的精度（4）语音识别系统要有实时处理能力；例如系统对用户询问的响应时间要很短。
2. 语音识别错误的处理有以下四种方式可以处理这个问题。
（1）错误弱化法。
这种处理仅仅花费用户很少一点时间，对用户几乎没什么其它不利影响。
（2）错误自检纠正法系统利用已知任务的限制自动地检测并纠正错误。
（3）确认或多层次判定（4）拒绝/转向人工座席。
系统对其中通常较易导致系统识别错误的极少部分语音指令拒绝做出识别决定，而是将其转给人工座席。
在很多情况下，语音识别技术可以充分发挥出RFID的潜能：1.积压产品、脱销产品2.被废弃、被召回或已过期产品3.回收的商品4.促销产品RFID系统在利用原有语音导向投资的情况下可以大大增加收益语音识别技术在邮件分拣中的应用现代化分拣设备在邮政上的应用大大提高了邮件处理的效率。
但是，并不是所有的邮件都能上分拣机处理，那些需要人工处理的邮件成了邮政企业实现自动化的瓶颈。
邮政使用人工标码技术以及先进的计算机软件系统来处理不能上机的邮件，仍需要大量的劳动力。
由MailCode公司开发并准备申请专利的Spell-ItTM软件技术通过提高系统数据库能力的方式对语音识别自动化设备进行了革命性的变革。
这种技术提供了无限的数据库能力，并且保证分拣速度不会因数据库的增大而减小。
由各大语音引擎公司开发的系统还支持世界上的各种主要语言，这样，语音技术就成为世界性的产品。
以英语语音识别系统为例，系统建立了36个可识别字符26个字母加上0～9的10个数字，同时还建立了一套关键词。
Spell-It软件使用这些字符来识别成千上万的口语词汇和无数的词语组合。
对于大公司的邮件收发中心来说，使用MailCode公司的Spell-It软件技术，分拣员实际上只需发出几个字符的音来找到和数据库中相对应的词。
例如：碰到了寄给Joseph Schneider的邮件，操作员只需发出“J”、“S”、“C”和“H”几个音就可以得到准确的分拣信息。
姓名和邮箱编码：Jennifer Schroeder, 软件工程部；Joseph Schneider, 技术操作部；Josh Schriver, 技术操作部，因为这三个姓名全都符合（J,S,C,H）的发音标准。
邮件中心的操作员知道邮件实际上是寄给Joseph Schneider的，就可以把邮件投入Joseph Schneide的信箱了。
邮局要把邮件按投递路线分发，分拣员必须熟悉长长的投递段列表以及各种各样的国际邮件投递信息。
Spell-It技术把地址、投递路线等信息都存入了系统，这样就大大方便了分拣工作。
例如，有一件寄往Stonehollow 路2036号的邮件。
使用语音识别技术，分拣员仅仅需要发出“2”、“0”、“S”、“T”和“O”几个音，如表2所示，数据库就会给出所有可能和这几个音相对应的地址及相应的投递路线的。
在这个例子中，有三个投递地址符合这一语音标准，分拣员知道哪一个是正确的地址，于是就可以把邮件分给相应投递段的投递员了。
Spell-It技术可以识别字母、数字、关键词以及无数的组合，对大公司的邮件收发中心和邮局的手工邮件分拣来说都是一次彻底的变革。
这种进步使得邮件中心可以使用快捷、精密、配套的邮件自动化处理设备来提高邮件处理全过程的工作效率。
Spell-It技术还可以适用于世界上的多种语言。
大公司的邮件收发中心和邮局所面临的一个重大问题就是如何能在控制培训经费的情况下提高生产率？通过减少对内部邮件和不能上分拣机邮件的查找时间能得到什么样的经济效益？手工邮件分拣中心经常要考虑和劳动力有关的问题：人力成本越来越高，人员更迭越来越快，培训费用越来越多。
公司内部收发中心和邮局的手工分拣都主要依靠分拣人员的记忆力。
招募、培训和留住熟练分拣员往往需要很高的成本。
如果一个熟练工因病、因事请假或去度假，或者辞职，必须有另外的人来补上空缺的岗位。
因为生产率的提高有赖于工人的工作熟练程度，而许多企业由于人员流动频繁导致了培训经费的持续增长，这样效益目标就很难达到。
手工分拣主要依赖员工的记忆力，而人工标码等半自动化处理虽然减轻了记忆的压力，却需要一套全新的技术。
从手工操作到半自动化操作往往需要员工完全改变操作技能，许多熟练的手工分拣员改换使用键盘操作时生产率不升反降。
许多公司在采用人工标码台及采用近距离或远距离视频标码设备时都出现了这种情况，因为标码技术完全依赖操作员的键盘技术来处理邮件。
和标码技术相比，语音识别技术可以大大地减少职工培训，并且可以减轻甚至消除从手工劳动向自动化转变过程对生产率的影响。
要达到熟练分拣不必再需要大量的工作经验。
实际上，语音识别技术的应用使操作员不必再记忆邮箱编码等邮政信息了，语音识别技术简单易学，邮件中心的工作人员只用几分钟就可以达到熟练操作的程度了。
培训时间的减少促使了人工成本的下降。
另外，语音识别技术又提高了生产率，从而大大提高了邮件中心的效益。
MailCode公司的语音识别设备有两种：口音适应型设备和非口音适应型设备。
口音适应型设备需要在生产前操作员进行口音适应训练，操作员要花半小时左右的时间让设备适应自己的语音特点，这些特点作为文件保存到系统中，以备将来使用。
这种设备尤其适合那些有地方方言或口音的操作员。
非口音适应型设备基本上不需要语音训练，适用于临时工较多，操作员不固定的场所。
只是非口音适应型设备比起口音适应型设备来速度略慢，准确率略低。
实验表明语音技术提高了生产率。
一个熟练的手工分拣员平均每小时分拣700件邮件，这样的效率至少需要三个月的训练。
而使用语音识别技术，一个没有经过训练的操作员仅一星期后分拣速度就可以达到每小时550件，四周后分捡速度就可达到每小时700件。
另外，手工分拣每小时查找邮件150件，而利用语音技术，邮件查找量每小时可以达到600件，随着操作员对设备越来越熟练，分拣的精确度会进一步提高。
因为大部分的语音识别系统是基于界面友好的Windows NT开发的，管理人员可以利用工具软件对操作员的生产情况、邮件量以及整个邮件中心的生产情况进行跟踪。
最新的设备还装备有数据库管理系统，可以保证对数据库进行及时的更新，无论是公司内部数据库，还是邮局数据库，这样的管理系统都能保证及时地对地址数据更新，以确保邮件被准确地送到收件人手中。
正是有了这些优点，邮件中心安装语音识别设备不失为一种实用又有效益的选择。
MailCode 公司提供了两种语音产品：语音策划管理系统和语音分拣系统。
语音策划管理系统是用来为邮局把邮件分拣到投递段的，可以对包裹、信函、扁平件以及无邮政编码和编码有误的邮件进行一次和二次分拣；语音分拣系统是为企业的邮件收发中心设计的，可以利用内部的多重数据库生成完整准确的文件来同时识别职员姓名、部门和投递点。
随着技术的进步，语音策划管理系统和语音分拣系统的数据库可以随时更新，其速度和准确度也越来越高。
语音策划管理系统和语音分拣系统都使用相似的硬件，每台设备都配备了除噪音的无线耳机可以使操作员在语音分拣设备间自由走动，每个分拣台都安装有一台配备33～43cm的高清晰度平面液晶显示器的微机。
语音分拣系统还可以配以标签仪和打印机。
随着科学技术的发展，语音识别技术逐渐成为了邮件分拣的新技术，可以克服手工分拣单纯依靠分拣员记忆力的弊端，解决人员成本过高的问题，提高邮件处理的效率和效益。
语音识别技术的发展趋势语音识别技术经过全球半个多世纪的研究，目前已经发展到了接近实用的阶段。
在实验室环境下，大词汇量的朗读式连续说话的宽带语音信号的平均识别率可以达到90%以上。
在这样的水平基础上，语音识别技术开始尝试从实验室演示系统走向实用化商品。
但是语音识别技术要进入成熟的商业运用还有一段艰难的路程，还必须在很多方面取得突破性进展。
表现在：1.提高可靠性。
一方面，语音识别技术需要能排除各种声学环境因素的影响。
在公共场合，人能够有意识地摒弃环境噪声并从中获取自己所需要的特定声音，但几乎不可能指望计算机能听懂你的话。
2.增加词汇量。
3.应用拓展。
语音识别技术可能带动一系列崭新或更便捷功能的设备出现，更加方便人的工作和生活。
将语音识别与语言理解、文字翻译、语音合成进行系统创新集成的语音同声翻译技术，可以用于突破不同语种的人说话交流的语言壁垒。
4.降低成本减小体积21世纪是信息和网络的时代，Internet、宽带IP网、公用电话网、移动电话网把全球各地连接起来，巨大的信息资源能够通过网络在短暂时间内迅速扩散到全球范围，几乎所有人与机器进行信息交互相关的需求和服务，例如自然口语对话、信息索取、电子商务、数字图书馆、远程教育、语音翻译等，都可能会在网络上实现。
语音识别技术研究和应用的重要发展趋势是，让人在任何地方，任何时间，对任何事都能够通过语音交互的方式，更加方便地享受到更多的社会信息资源和现代化服务。
人类将越来越多地体验到语音识别技术可能的便捷优点。