语音识别技术原理及应用
AI语音识别技术的原理和应用
AI语音识别技术的原理和应用AI语音识别技术是一种通过人工智能算法和模型，将人类语音转化为文本的技术。
它可以分析语音信号的频率、时域等特征，进行模式匹配，从而识别出具体的语音内容。
AI语音识别技术在许多领域都有着广泛的应用，包括智能家居、虚拟助手、语音搜索等。
本文将详细介绍AI语音识别技术的原理和应用。
一、AI语音识别技术的原理AI语音识别技术是基于机器学习和深度学习算法的一种技术。
它一般包括以下几个步骤：1. 音频预处理：首先对音频进行预处理，包括去除噪声、音频增强等。
这样可以提高识别准确率。
2. 特征提取：将预处理后的音频转换为特征向量。
常用的特征提取方法包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）等。
3. 建立模型：使用机器学习或深度学习算法建立模型。
传统的方法包括隐马尔可夫模型（HMM）、高斯混合模型（GMM）等。
而深度学习算法，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和转录注意力模型（Transducer Attention Model）等，则在语音识别中获得了重要的突破。
4. 模型训练：使用已标注的音频数据集对模型进行训练。
训练过程中，模型会根据真实标签和预测结果之间的误差，不断调整参数以提高准确率。
5. 语音识别：在模型训练完成后，通过提供语音输入，利用已训练好的模型进行语音识别。
模型会将输入的语音信号转换为对应的文本输出。
二、AI语音识别技术的应用AI语音识别技术在许多领域都有着广泛的应用。
以下是一些常见的应用场景：1. 虚拟助手：AI语音识别技术的应用最为广泛的就是虚拟助手，如Siri、小冰等。
用户可以通过语音指令与虚拟助手进行交互，从而实现各种功能，如播放音乐、发送短信、查询天气等。
2. 语音搜索：AI语音识别技术也广泛应用于语音搜索领域。
用户可以通过语音搜索引擎直接说出问题或关键词，系统会将语音转化为文字，并根据用户意图返回相应的搜索结果。
3. 智能家居：随着智能家居的普及，AI语音识别技术被应用于语音控制家居设备。
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。
语音识别技术在人工智能中的应用
语音识别技术在人工智能中的应用一、介绍人工智能是现代科技领域最为热门的话题，它被认为是未来数字化的核心技术，其应用范围非常广泛。
语音识别技术是人工智能中的重要组成部分，其应用场景非常广泛，可以帮助用户更加便捷地完成各种操作，提高效率，降低成本。
本文将从语音识别技术的原理、应用场景和发展趋势三个方面来深入探讨语音识别技术在人工智能中的应用。
二、语音识别技术原理语音识别技术是将语音信号转化为文本信息的一种技术。
其原理是基于声学模型、语言模型和语音信号处理技术，对语音信号进行分析和识别，最终将经过处理的信号转化成文本信息。
语音识别技术的过程分为三个步骤：信号预处理、特征提取和模式匹配。
其中，信号预处理是对语音信号进行计算机处理，将语音信号转换为数字信号；特征提取是将语音信号中的特征进行提取，并将其转换为一定长度、一定数量的向量；模式匹配是将向量与语言模型进行匹配，找到最匹配的文本。
三、语音识别技术应用场景语音识别技术在人工智能中应用非常广泛，以下是几个应用场景的案例：1、智能客服语音技术可以帮助企业构建智能客服系统，用户可以通过语音与客服进行沟通，实现智能问答和问题解答。
2、智能语音助手智能语音助手可以根据用户的语音指令进行搜索、听歌、播报天气、定位等操作，极大地方便了用户的生活。
3、智能交互语音交互技术可以帮助用户通过语音进行操作，避免使用键盘、鼠标等输入设备，提高效率。
4、智能语音翻译语音翻译技术可以帮助差旅人员实现语音翻译，极大地方便了出差人员的交流和沟通。
5、智能家居语音识别技术可以帮助居民实现智能家居控制，通过语音指令控制家电、音响、灯光等设备。
四、语音识别技术发展趋势随着技术的发展，语音识别技术也在不断改进和完善。
以下是其中几个发展趋势：1、人工智能技术的应用随着人工智能技术的发展，语音识别技术也将得到更加广泛的应用。
在实际操作中，人工智能技术可以为语音识别技术提供更加有价值的数据。
2、语音识别技术与大数据的结合语音识别技术与大数据技术结合可以帮助提高算法的准确性和稳定性，从而使得语音识别技术更加成熟和稳定。
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。
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。
语音识别技术的原理和应用
语音识别技术的原理和应用随着计算机技术的飞速发展，语音识别技术逐渐得到了普及和应用。
它是一种可以将人类语音转化为数字化文本的机器学习技术，可以广泛应用于语音控制、智能客服、语音翻译等领域，在人工智能时代发挥着重要作用。
一、语音识别技术的原理语音识别技术的实现需要四个主要模块：前端、声学模型、语言模型和后端。
前端主要负责对音频信号进行预处理和特征提取，声学模型则是将特征与音素建立映射关系，语言模型则是根据语言学规律对识别结果进行优化，后端则是将前三个模块的处理结果进行匹配和推理最终得出识别结果。
前端模块主要包含音频采集、语音信号处理和特征提取三个步骤。
在音频采集环节中，语音信号以模拟信号的形式被传感器捕捉，然后被转化为数字化信号，进行后续分析处理。
语音信号处理主要包括预加重、分帧和加窗等步骤，用来解决语音信号中频谱纹理和噪声干扰的问题。
特征提取主要通过快速傅里叶变换和倒谱变换等处理，从语音信号中提取出能够代表发音特征的信息。
声学模型是将语音特征向量与音素之间建立对应关系的模块。
语音识别的目标是将语音序列转化为文本序列，但语音在不同人说话、说话场景、发音习惯等因素下表现出较大差异，与汉字、单词等离散符号不同，因此需要将语音序列转化为连续的发音单元——音素序列，并将其建立对应关系。
语言模型是利用语言学的规则，对语音识别结果进行优化和修正的模块。
语言模型主要分为统计模型和神经网络模型两种。
统计模型利用n-gram和基于最大熵的方法来建立语言模型，神经网络模型则通过分级堆叠循环神经网络或卷积神经网络，来输入文本序列，以建立更加准确的语言模型。
后端模块主要是将前端提供的特征向量序列、声学模型计算的音素序列、语言模型输出的词汇序列进行匹配和推理，从中选出最终的识别结果。
二、语音识别技术的应用语音识别技术的应用非常广泛，主要包括以下几个领域：1、语音控制技术语音控制技术指利用语音识别技术，对设备、工具等进行远程控制或操作。
语音识别技术在智能音箱中的应用教程
语音识别技术在智能音箱中的应用教程智能音箱近年来在家庭和办公场所中的应用逐渐增多，其中的一项重要技术就是语音识别。
语音识别技术使得用户能够通过语音指令与智能音箱进行交互，实现语音控制、查询资讯、播放音乐等功能。
本文将介绍语音识别技术在智能音箱中的应用以及如何进行相关设置。
一、语音识别技术的原理语音识别技术是指通过计算机对人类的语音进行分析和理解，转化为可识别的文字或指令。
常用的语音识别技术是基于深度学习的模型，它通过训练大量的语音数据来建立模型，然后利用这个模型对新的语音进行识别。
二、智能音箱中的语音识别应用1. 语音唤醒智能音箱通过语音唤醒功能能够在待机状态下被唤醒，开始接收用户的语音指令。
语音唤醒功能的实现需要将音频数据与预设的语音模型进行比对，当匹配度达到一定阈值时，智能音箱才会被激活。
2. 语音控制用户可以通过语音指令来控制智能音箱完成一系列操作。
例如，用户可以说“打开灯”、“关闭电视”等指令来控制家庭设备。
语音控制的关键是将用户的语音指令转化为文字，然后再根据文字执行相应的操作。
3. 查询资讯智能音箱内置了各种实用的功能，如天气查询、菜谱查询、新闻资讯等。
用户只需要通过语音指令提出相关问题，智能音箱会通过语音识别技术将用户的指令转化为文字，并通过互联网连接获取相应的信息，然后再通过语音进行播报。
4. 播放音乐和收听电台智能音箱可以通过语音指令来播放用户喜爱的音乐和电台。
用户可以说“播放XX歌曲”、“收听XX电台”等指令，智能音箱会通过语音识别技术识别用户的指令并进行相应的播放。
三、设置语音识别功能要使智能音箱具备语音识别功能，需要进行相关设置。
以下是设置步骤：1. 进入智能音箱的设置菜单通过智能音箱的控制界面或者遥控器等方式进入设置菜单。
具体的操作方式会因智能音箱的品牌和型号而有所不同。
2. 打开语音识别功能在设置菜单中找到语音识别功能的选项，并将其打开。
3. 选择语言在语音识别功能设置中，用户可以选择自己使用的语言。
语音识别技术的原理和优点
1.提高工作效率
语音识别技术可以较为快速地将口头信息转换为文本，避免了人们手动快速打字所遇到的困难，从而提高工作效率。在商业领域，语音识别技术可以极大程度地提高会议记录、电子邮件撰写等工作的效率。
2.方便用户交互
语音识别技术使得用户在使用电脑或移动设备时不再需要键盘和鼠标，可以直接用语音进行操作。这在行车、做饭等情况下非常方便，特别是在需要使用手臂、手指等肢体的工作中。
三、语音识别技术的应用
1.个人生活
语音识别技术在个人生活中的应用非常广泛。例如，人们可以使用语音助手来查找信息、答题、播放音乐、控制家电等等。此外，语音识别技术还可以帮助人们在交通出行时进行导航操作，可以在繁忙的街道上使用语音识别技术进行电话拨打、短信发送等操作。
2.商业领域
语音识别技术在商业领域的应用也越来越广泛。可以用于在电话中快速识别客户的声音，并且自动向服务代表推送相应的客户信息。此外，语音识别技术还能帮助服务代表通过电子邮件、短信等方式直接向客户提供帮助和服务。在医疗领域，语音识别技术可以辅助医生快速记录病人的医疗历史，并且在病人病情有变化时提醒医生。
3.提高精度
随着语音识别技术的不断发展，其在实现口译中的精度不断提高，并且已经可以在语言跨度较小的情况下胜任大多数语音转录任务，例如在法庭上进行口供记录。语音识别技术的错误率也随着技术的发展而不断降低。
4.增加可访问性
对于那些在书写或视帮助这些人们更方便地与计算机交互，并且降低了他们使用电脑的门槛。
语音识别技术的原理和优点
随着科技的不断进步，语音识别技术愈发成熟并得到了广泛应用。这项技术的原理和优点也越来越为大众所熟知。本文将介绍语音识别技术的原理和优点，并探讨其在个人生活和商业领域中的应用。
语音识别技术的原理与应用
语音识别技术的原理与应用随着科技的快速发展，各种智能设备已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。
其中，语音识别技术是最为常见和普及的一种，它也被广泛用于智能音箱、智能手机等设备上，为人们提供了更加便捷和自然的交互方式。
那么，语音识别技术是如何实现的呢？本文将探讨语音识别技术的原理与应用。
一、语音识别技术的原理语音识别指的是将人类语言转换为机器可识别的文字，这个过程涉及到信号处理、语音特征提取、模型训练和识别等多个环节。
语音识别技术的原理可以简单地概括为以下几个步骤：1. 音频输入语音识别系统的输入是人类语言的音频信号，它可以来自于录音机、麦克风、手机等各种设备。
在信号输入之前，通常需要进行一些前置处理，如去除噪声、降低回声等。
2. 特征提取语音识别系统会将音频信号进行分帧，在每一帧内提取出大量特征，如频域特征、时域特征、梅尔频率倒谱系数（Mel-frequency cepstral coefficients，简称MFCC）等。
这些特征可以反映出语音信号的频率、能量、语调等信息。
3. 模型训练语音识别系统会将上一步得到的特征作为输入，通过机器学习的方法来训练模型。
训练模型需要使用大量的语音数据集，并将其标记为文字，以便机器能够识别出与之对应的语音信号。
主要的机器学习方法包括隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）、神经网络等。
4. 语音识别在模型训练完成后，语音识别系统就可以将输入的语音信号转化为对应的文字输出。
这个过程通常被称为解码。
根据不同的应用场景，解码所采用的方法也不同，如基于贪心算法的动态时间规整法（Dynamic Time Warping，DTW），基于搜索空间的维特比算法等。
二、语音识别技术的应用语音识别技术的应用非常广泛，在各个领域都有所涉及。
以下是一些例子：1. 语音助手语音助手是语音识别技术最为常见的应用之一。
通过与智能设备对话，用户可以用自然语言控制设备的各项功能，如播放音乐、查询天气、发送短信等。
语音识别工作原理
语音识别工作原理语音识别技术是一种将语音信号转化为文本形式的技术,近年来得到了广泛的应用。
它在智能助手、语音搜索、语音翻译等领域展现出巨大的潜力。
本文将介绍语音识别的工作原理，探讨其在现实生活中的应用。
一、语音信号获取语音识别系统首先需要通过麦克风等设备获取语音信号。
麦克风会将语音信息转化为模拟电信号，并通过模数转换器将其转化为数字信号。
这个数字信号由离散的采样点组成，代表了语音信号在时间上的变化。
二、预处理获得的数字信号通常需要进行预处理，以提高信号的质量。
预处理一般包括去噪、降低回声、消除语气、语速标准化等步骤。
去噪可以过滤掉背景噪声，降低回声有助于提高语音的清晰度和准确性，而消除语气、语速标准化可以使得不同说话者的语音特征更加一致，方便后续处理。
三、特征提取在语音信号的预处理之后，就需要提取其有用的特征。
常用的特征提取方法包括短时能量、过零率、梅尔频率倒谱系数等。
这些特征可以捕捉语音信号在频谱和时域上的变化，形成一组特征向量。
四、建模与训练语音识别系统一般采用的是统计模型，如隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）。
HMM是一种概率模型，可以用来建模语音信号的时序特性。
系统通过对大量的训练数据进行学习，提取语音信号与对应文本之间的关联。
五、解码与识别得到了训练好的模型之后，语音识别系统可以通过解码过程将输入的语音信号转化为文本。
解码算法一般采用动态规划算法，比较常用的是维特比算法。
该算法通过在模型中搜索最优路径，将语音信号映射到对应的文本输出。
六、应用领域语音识别技术在多个领域都有广泛的应用。
首先是智能助理，如苹果的Siri、亚马逊的Alexa等，它们可以通过语音识别实现与用户的交互。
其次是语音搜索，用户可以通过语音输入来进行网络搜索，提高了搜索的便捷性。
还有语音翻译，可以将一种语言的语音转化为另一种语言的文本。
总结语音识别技术通过将语音信号转换为文本形式，使得计算机可以理解和处理语音信息。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
语音AgentNet 的整体实现张宇伟摘要：本文论述了一个人机对话应用的实现(我命名它为AgentNet)。
其应用实例为一种新的整合了语音技术的智能代理网络服务。
服务器端开发使用了微软SQL SERVER 7.0技术,客户端使用了微软Agent ，微软Specch SDK5语音合成，和语音识别技术。
网络连接使用了SOCKET 技术,并论述了高层网络协议的实现。
[关键词]人机对话，MS-AGENT,语音合成，语音识别，网络编程[Abstract]This paper discuss a new actualization of man-machine conversation application, which is based on a modal of network service. And I name this service with the name of AgentNet.The development of this service used Microsoft SQL SERVER 7.0. And the client used the technology of Microsoft Agent, TTS (Text To Speech),SR(Speech Recognition).Also the client and the server connect with SOCKET. On the SOCKET, the paper discuss the development of High-Level net protocol.[Key Words]Man-Machine Conversation, MS-AGENT, TTS , SR ,Net Work Programming[目录]第一章概述 (5)1.1当前人机对话模型分析 (5)1.2 当前网络应用分析 (5)1.3 AgentNet 概念 (6)第二章语音合成及语音识别技术 (6)2.1 语音技术概述 (6)2.2 微软语音技术 (7)第三章Agent 技术介绍 (8)3.1 Microsoft Agent技术介绍 (8)3.2 Microsoft Agent技术应用原理 (9)第四章开发系统介绍 (11)4．1 Microsoft Development Studio 6.0 (11)3．2 Microsoft SQL SERVER 2000 (13)第五章系统实现 (14)5.1 需求分析 (14)5.2 模块分析 (14)5.2.1 [客户端模块] (14)5.2.2 [服务器端模块] (17)5.3 具体实现细节 (18)5.3.1 [客户端界面层] (18)5.3.2 [客户端核心层] (24)5.3.3 [客户端功能层] (25)5.3.4 [客户端网络层] (29)5.3.5 [服务器端网络层] (31)5.3.6 [服务器端核心层] (33)5.3.7 [服务器端功能层] (33)5.3.8 [服务器端数据层] (34)第六章使用手册 (36)[操作系统要求] (36)[硬件要求] (36)[服务器端安装] (36)[客户端支撑软件的安装] (36)第七章总结与展望 (37)参考文献 (38)第一章概述1.1当前人机对话模型分析[当前研究]人机界面正成为计算机行业的研究重点。
现在的研究成果主要集中在“让电脑听懂说话”方面，IBM首先推出了语音识别技术，微软、摩托罗拉等公司也都展开了大量研究。
成熟的语音平台软件包有微软的Speech SDK 、IBM的ViaVoice，等等。
目前全球人机界面研究的重点，正从研究计算机如何运行转向研究人的行为，主要包括的领域有：语音上网、多模式对话管理、语音和视觉相结合、现有芯片结合改造等。
在英特尔中国研究中心，电脑已可进行语音天气、股票查询，你只要说出股票名称，它就会告诉你现在的股价；而一位研究人员在写文章时，一边用手写板写，一边说：“填加四行表格”“删除两行”，而不必像过去那样自己动手画表、不停地按删除键。
“未来，人们在与电脑交流时，可能根本见不到电脑”，出任英特尔人机界面总框架师的颜永红博士说，无论你是坐在沙发上还是躺在床上，只要手头有一个类似话筒、手写板或者遥控器之类的小玩意，就可以和电脑无线连接指挥它工作。
本文以下章节讨论了微软语音软件的应用。
1.2 当前网络应用分析Internet自60年代出现以来蓬勃发展，近年来以惊人的速度增长——连网主机量每年翻一番，万维网站点每半年翻一番.同时伴随多媒体技术的飞速发展，Internet上多媒体应用层出不穷，多媒体信息的数量与日俱增.Internet已逐步由单一的数据传送网向数据、语音、图像等多媒体信息的综合传输网演化.1.3 AgentNet 概念正当计算机应用，尤其是网络应用不断增加的时候,计算机用户被许多操作所迷惑。
对此，我们提出AgentNet 的概念。
AgentNet 它是一种新的人机界面的尝试。
通过它，用户可以用语音告诉AgentNet帮你工作。
比如：你说一句”喂，老头，有没有邮件呀？”(老头，是AgentNet 的客户精灵的名字,你当然可以任意设置它的名字)，AgentNet 就会帮你收邮件。
又比如你说：“有没有什么新闻呀？”，它就会为你通报你感兴趣的新闻，等等许多智能的功能。
要实现我们的目标，我们在智能代理（Agent）技术上，整合了语音合成和语音识别技术。
同时实现了一套自己开发的网络协议，为以后增加新的智能服务提高了方便。
实现的困难在于：要把现成的许多较新的概念模型实现（如智能代理的实现等），并整合以往的各种成熟的技术（如网络模型的实现、语音技术的运用等等）。
后继章节将讨论其具体问题。
第二章语音合成及语音识别技术2.1 语音技术概述语音识别技术是信息领域的标志技术，这项被科学家称为“比登月还难”的研究，在计算机飞速发展的带动下，有了重大的突破。
语音识别技术日臻成熟，目前正处于向产品化迈进的转折阶段。
语音识别作为人机对话的手段，在计算机日益增长的今天，愈发显得出其在IT产业中的重要地位。
[人机对话梦想成真]人机对话，让电脑听懂人的语言是二十世纪人类的理想之一。
对于绝大多数人而言，电脑输入绝不是一件令人愉快的事情，人们心中希望计算机是个“能听会说”的工作伙伴，而不是今天这般又聋又哑毫无生气的复杂机器。
直接对计算机发号施令，解放出我们的双手，在任何状态（不只限于坐在那里敲键盘）下与计算机进行互动交谈式的操作是数字化生存时代的效率体现和人性化工作方式的完满结合。
Microsoft公司的总裁比尔·盖茨认为：下一代的操作系统以及应用程度的用户界面将摒弃键盘和鼠标，代之以真正意义的人机对话。
从另一方面看，微电子技术发展到今天，摩尔定理仍惊人的准确，计算机和电子通信设备日益微型化。
在小型化（minianturization）的趋势下，袖珍型的掌上电脑已有了“实验室产品”不久将出现在你我的手中，由此不难看到，计算机将会微缩成腕上的手表般大小。
显而易见，如若仍采用键盘输入是不可能的，还有其它类似控制仪器或通讯设备的键盘，也将在微型化的潮流之中成为众矢之的遭到淘汰。
由此，语音输入便成为唯一的最佳选择。
人们将完全抛弃键盘，对着手表大小的腕上计算机或电话，轻声说出想要计算机完成的工作或是说出要拨打的电话号码。
“一切尽在数言中。
”[有限的词汇无限的应用]语言是人类交流的第一手段。
而语言本身也正随着社会的发展而不断地更新变异，人们终其一生都在自觉或不自觉地进行着语言的学习和更新。
无疑这种变化将成为计算机语音识别的重大难点。
随心所欲地同计算机交谈是人类追求机器智能化的最高境界，这种“智能听写机”构成的系统是无限词汇（无限命令集）的语音识别，其技术难度远高于“有限命令集”，就目前的研究水平，研制一些有限词汇（有限命令集）的专听写用系统是尽快将语音技术扩大应用范围、推向市场的快捷途径。
2.2 微软语音技术[Speech 概述]微软Speech SDK 5.0是微软公司的语音开发软件包工具。
其工具、信息、引擎和样品帮助，与微软公司API 5.0结合起来成为一个软件包。
Speech SDK也包括微软公司的先进的语音识别引擎和微软公司的Concatenative的语音合成引擎（以前代号为的“wistler”）SAPI 5.0由2个接口：应用程序设计接口（API）和设备驱动程序接口（DDI）构成。
SAPI的5.0 API显著地减少了使用语音识别的应用和综合的代码。
SAPI的5.0 DDI和API 除掉了许多类似在语音合成和识别引擎的多线程，在声音的装置管理和方便的应用的实现细节。
[API 事件]Speech SDK 语音合成和语音识别与应用程序的接口，是通过接收API事件完成。
例如，正文的词,或通用的短语被识别的时候成生了API 事件。
[语音合成API]应用程序使用接口-- ISpV oice,使API 完成基本语音合成。
应用程序通过具有CLSID_SpV oice 的COM CoCreateInstance方法得到ISpV oice接口得到COM 接口指针。
应用程序能通过ISpV oice：Speak 的方法合成语音，将把要合成的语音的文本通过参数传递给Speech SDK。
[语音识别API]就像IspV oice 作为语音合成API 一样，ISpRecoContext是给语音识别的主要的接口对象指针。
通过设置NotifySink 识别事件陷阱池，应用程序可以捕获语音识别完成事件。
第三章 Agent 技术介绍3.1 Microsoft Agent技术介绍Microsoft Agent最早出现在Office 95中，主要用于Office 的帮助，微软称之为“Office 助手”--是在一个小窗口内播放各种幽默的卡通动画，而且这些动画是随特定的操作不同而改变，这就给使用电脑的人增添了许多乐趣。
不过这种方式在现在看来是很“简陋”的，不直观也不形象生动。
1997年微软推出Agent 1.5版，从界面上彻底脱离了窗口的限制，而变得非常形象生动,而且其核心采用了基于COM的ActiveX控件方式，这就意味着Agent 可以在Visual C++、Visual Basic、Html以及所有支持ActiveX的开发语言很方便的进行二次开发。
同时其它领域的相关技术也很好的应用到Agent中来，如语音合成、语音识别等技术(这里需要特别提出的是有关中文语音合成和识别至尽尚未应用于Agent，不能不说是一种遗憾)。
这样Agent就转变为新一代会说能听的智能界面，其深远意义显而易见。
伴随着新世纪的到来，微软发布的Office2000中彻底的应用了Agent的技术(应该说基于Agent 2.0,听说英文版的Office 2000可支持语音提示和语音命令识别)，而且微软的新一代操作系统Windows2000完全内置了Agent的组件系统，可见微软对Agent抱有极大的兴趣的。