语音识别技术在物流中的应用
声控系统在物流和仓储领域有何应用？
声控系统在物流和仓储领域有何应用？声控系统，作为一种基于语音识别技术的智能交互工具，在物流和仓储领域具有广泛的应用前景。
下面，我们将从以下几个方面为您介绍声控系统在物流和仓储领域的应用。
一、运输管理声控系统在物流运输管理中起到了关键的作用。
首先，通过声控系统，仓库人员可以通过口头指令快速完成货物出库、装载、卸载等操作，大大提高了工作效率。
其次，声控系统可以与车辆导航系统相结合，实现语音导引驾驶员行车路径，避免迷路和交通拥堵。
此外，声控系统还可以自动采集车辆运行数据，提供实时的车辆状态监控和故障检测，保障运输安全与效率。
1. 声控出库：声控系统通过语音识别技术，使仓库人员能够直接通过口头指令控制货物出库，避免了繁琐的操作流程，提高了出库效率。
2. 声控导航：声控系统与车辆导航系统相结合，驾驶员可以通过口头指令实现语音导航，避免了低头看地图或者操作导航设备的情况，提高了行车安全性。
3. 声控监控：声控系统采集车辆运行数据，并进行实时监控和故障检测，能够提供及时的车辆状态信息，保障运输安全和效率。
二、仓储操作在仓储操作方面，声控系统也能够帮助提高仓库操作的效率和准确性。
通过声控系统，仓库人员可以直接通过口头指令完成库存查询、货物分拣、货架标识等工作，避免了繁琐的手动操作和查找过程，提高了工作效率。
1. 声控库存查询：声控系统可以结合仓库管理系统，通过语音识别技术实现库存查询的自动化。
仓库人员只需通过口头指令询问货物的库存情况，系统就能够自动回答，并提供相关的信息，避免了手动查询的繁琐流程。
2. 声控分拣：声控系统可以通过语音指令控制机械臂或者自动化分拣设备进行货物分拣，实现仓库的智能化操作。
只需简单的语音命令，系统就能够快速准确地将货物分拣至指定位置，大大提高了分拣效率。
3. 声控货架标识：声控系统可以通过语音识别技术帮助仓库人员将货架进行标识。
仓库人员只需通过口头指令报告货架位置，系统就能够自动记录下货架信息并进行标识，方便后续的货物查找和入库操作。
语音识别技术在物流管理中的应用案例分析
语音识别技术在物流管理中的应用案例分析随着物流行业的不断发展，管理难度逐渐增大。
传统的人工操作模式已经不能满足物流企业快速高效运营的需求。
因此，物流企业开始寻找新的技术手段来提高效率。
语音识别技术是目前被广泛应用于物流管理领域的一种技术手段，其应用在物流中可以提高工作效率和减少错误率，进一步推动物流行业的数字化转型。
1. 语音识别技术概述语音识别技术是一种将语音信号转换为文本或指令的技术，可应用于智能客服、人机交互、语音呼叫中心等领域。
在物流管理领域，语音识别技术主要被应用于货物的管理、运输过程的监控等环节。
通过语音识别技术，物流企业可以实现自动化管理操作，实现“无纸化”办公。
工作人员只需通过语音指令即可查询货物信息、安排货物运输等事宜。
语音指令经过识别后，系统自动跳转到相应的界面，实现目标操作。
这种模式不仅操作简单，还能大大缩短管理的时间和降低操作错误率。
2. 语音识别技术在物流管理中的应用案例（1）语音识别技术在仓库管理中的应用在仓库管理中，语音识别技术被广泛应用于货物出入库管理。
通过语音识别技术，工作人员可以快速准确地完成货物出入库，不仅节省了操作时间，还降低了操作错误率。
以某物流企业在仓库管理方面的案例为例，在该物流企业中，使用语音识别系统实现货物出入库管理。
通过该系统，工作人员只需通过语音指令即可完成货物的出入库操作。
工作人员将货物装车时口头通知语音识别系统，系统自动记录货物信息，包括货物名称、数量、出发地、目的地等信息。
货物到达目的地时，工作人员同样只需通过语音指令通知系统完成货物出库操作。
这种操作模式不仅快速高效，还可以提高操作准确性，使货物管理更加规范化。
（2）语音识别技术在运输监控中的应用在货物运输过程中，语音识别技术也被广泛应用于运输监控。
通过语音识别技术，工作人员可以实时地了解货物运输情况，随时掌握货物的安全状况，避免货物因各种原因而遭遇损失或延误。
以某物流企业在运输监控方面的案例为例，在该企业中，语音识别技术被应用于货车实时监控。
语音识别技术在智能物流领域的应用
语音识别技术在智能物流领域的应用智能物流是现代物流业发展的重要方向，它以物联网技术为基础，在信息化、智能化的基础上，将资源、信息、运输、仓储、配送等环节进行整合和协调，最大限度地提高物流效率和服务品质。
而语音识别技术，作为目前最先进的自然语言处理技术之一，其在智能物流领域的应用具有广泛的前景和巨大的潜力。
一、语音识别技术概述语音识别技术是一种将人类自然语言语音转化为机器可读、可理解的语言的技术。
它是自然语言处理技术的一种，可以实现自然语言语音的录入、文本的自动转换和语音交互等功能。
语音识别的基本流程包括语音数据采集、语音信号处理、语音识别、文本转换和后处理等环节，其中，语音信号处理是整个系统的核心，也是实现语音识别准确率的关键环节。
目前，语音识别技术已经广泛应用于手机语音助手、智能音箱、人机交互、智能客服、智能家居等领域，并在智能物流领域中也正在逐步实现商业化应用。
二、语音识别技术在物流领域的应用1.语音智能仓储管理语音智能仓储管理是指通过语音识别技术实现对仓库货物的管理和调配。
在传统的仓储管理方式中，员工需要通过纸质或电子文档来查看货物信息，而使用语音识别技术，员工可以通过语音指令实现快速查找货物信息，进行物流调拨和库存管理。
同时，语音智能仓储管理还可以将货物信息直接录入系统，避免了传统人工录入容易出现的错误和漏洞，提高了工作效率和管理精度。
2.语音识别物流指令操作利用语音识别技术，物流员工可以通过语音指令完成订单信息录入、出库、库存查询等操作，提高了操作的速度和准确性。
在物流场景中，如快递员在派件时，可以通过语音指令实现快递信息的录入和查询，大大缩短了送货时间，提高了配送效率。
3.语音指令货物扫描传统的货物扫描方式需要员工手持条码扫描枪对货物进行扫描，而使用语音指令货物扫描技术，员工可以通过语音指令完成货物信息的快速扫描和录入，减少了身体负担和操作难度，提高了工作效率。
4.语音智能物流客服语音智能物流客服，是指利用语音识别技术，实现自然语音交互的物流客服系统。
语音物流实训解决方案
语音物流实训解决方案
《语音物流实训解决方案》
随着物流行业的不断发展，物流企业面临着诸多挑战，如物流效率、成本控制、人力资源管理等问题。
为解决这些问题，越来越多的物流企业开始将语音物流技术引入实训解决方案中。
语音物流技术是指通过语音识别技术，将物流作业中的指令、操作流程等内容通过语音进行传达和记录，以提高作业效率和准确性。
在实际的物流作业中，通过语音物流技术可以实现智能语音导航、即时数据传输、作业指令记录等功能，从而提高作业效率和减少错误率。
在语音物流实训解决方案中，物流企业可以通过为员工提供语音物流操作培训，使其熟练掌握语音指令的操作方法和流程。
通过这种方式，可以降低物流作业中的人为错误率，提高作业准确性和效率。
另外，语音物流实训解决方案还可以帮助物流企业进行作业数据的实时监控和分析。
通过语音物流技术，物流企业可以及时了解作业情况，发现问题并实施改进措施，从而提高作业效率和降低成本。
总的来说，语音物流实训解决方案对于物流企业来说具有重要的意义。
它可以提高作业效率，降低成本，改善员工工作环境，增强企业竞争力。
随着技术的不断发展，相信语音物流技术在物流行业中会得到进一步的应用和推广。
人工智能技术在物流行业的应用分析
人工智能技术在物流行业的应用分析随着时代的进步和科技的发展，人工智能技术在各个领域得到了广泛的应用，物流行业也不例外。
在物流行业中，人工智能可以被用来提高物流效率、降低物流成本、提高物流安全性和准确性等方面。
本文将通过分析人工智能技术在物流行业的现状及应用，探讨人工智能技术在物流行业的前途和挑战。
一、现有人工智能技术在物流行业中的应用1、机器人技术机器人技术是人工智能技术中的重要一环。
在物流行业中，机器人可以用来自动完成一些重复性的任务，如物品分拣、包装、运输等。
目前，我国一些物流企业已经引入了机器人技术，可以看到机器人在仓库中忙碌地依次完成了货物的拿取和放置。
这种使用机器人技术的物流仓库，不仅提高了物流的效率，还降低了企业的人力成本，并且最大限度地避免了人力资源的浪费。
此外，机器人还能够自动识别货物的尺寸、重量和数量，从而自动决定所需的包装材料以及运输方式等等。
2、大数据技术随着物流行业的不断发展，物流信息化已经成为无可替代的一部分。
利用大数据技术，将物流企业生产出的数据进行整合和分析，能够为企业在物流方面提供一些指导意义，有利于物流企业在减少运营成本、提高效率方面取得更大的优势。
可以说，物流企业对于大数据技术的运用也是大势所趋。
3、语音识别技术语音识别技术也是人工智能技术的一部分。
在物流行业中，语音识别技术可用于快递员实时查询订单、快递路线查询和记录快递员取件的信息等等事项，还可用于人机对话，方便用户进行信息查询和反馈。
4、模拟人工智能技术模拟人工智能，又称柔性人工智能，是虚拟人、虚拟物理实验，以人工智能代替用户完成特定任务。
在物流行业中，模拟人工智能可用于描述物流运输中的时间和成本等等，以进一步提高物流企业的信息化水平，从而增强物流企业在物流领域的市场竞争力。
二、人工智能技术的优势和前景1、优势（1）提高效率：应用人工智能技术，企业可以自动化执行一些任务，减少了人类操作的难度和工作时间，增加物流运作效率；（2）成本可控：自动化完成的任务，可以减少人力投入，因此可以节省运营成本；（3）准确性和可靠性：人工智能技术可以确保人为操作的准确性，可以减少运营中的风险；（4）提高客户满意度：物流行业是一个服务行业，可以通过人工智能技术迅速响应客户需求，改善服务品质和客户满意度。
语音识别技术在物流行业中的应用
语音识别技术在物流行业中的应用一、引言语音识别技术作为人工智能核心技术之一，应用范围越来越广泛，如在医疗、金融和教育等行业，都有着不可替代的作用。
在物流行业中，语音识别技术也已经开始得到广泛地应用。
本文将重点介绍语音识别技术在物流行业中的应用，探讨如何通过语音识别技术提高物流行业的工作效率和服务质量。
二、语音识别技术的基本原理语音识别技术是将人类的语音转换为计算机能够识别和处理的信息的过程，它包括声学模型、语言模型和语音识别引擎三个部分。
声学模型用于识别语音的特征，如声音强度、频率、时域等；语言模型则用于识别语音所对应的语言模型，目的是让计算机获得关于单词和语法的信息；语音识别引擎则将声学模型和语言模型结合起来进行识别，最终生成机器可读的文本或指令。
三、应用场景1.拣货和配送在物流行业中，货物的拣货和配送是最为重要的环节之一，而语音识别技术可以大大提高这一环节的效率。
当货车或快递员到达装货区域时，语音识别设备可以通过员工的声音来确认其身份，确认后，系统会自动为该员工分配任务，并将货物位置的信息发送到他的手持设备上，员工只需根据设备的指令完成工作。
2.仓库管理在物流仓库中，语音识别技术也可以发挥重要作用。
仓库管理涉及到各种配件和工具，语音识别技术可以帮助工人们快速找到所需的物品。
工人们可以简单地描述一下所需的物品，系统根据特定的语言模型来识别要查找的物品并将位置信息发送到手持设备上，大大减少了工作时间和寻找物品的难度。
3.车辆管理在物流行业中，车队管理是很重要的一环，语音识别技术可以帮助管理人员快速获取车辆状态信息。
例如，管理人员可以通过语音控制询问车辆的准确位置、预估到达时间、车速等信息，这些信息可以让管理人员更快地分配工作任务并更好地管理车队。
4.计划调度计划调度是物流行业中比较繁琐的一个环节，而语音识别技术可以大大提高该环节的效率。
管理人员可以通过语音控制询问当前配送计划、货物状态或重要事件等信息，将这些信息输入到系统中，系统会自动根据语音命令生成相应的计划，并帮助管理人员快速进行调度。
人工智能语音识别技术在物流行业中的应用
人工智能语音识别技术在物流行业中的应用随着科技的进步和人们生活水平的提高，物流行业已经成为了社会经济发展的重要组成部分。
在现代物流中，快递、货运、仓储等环节不断优化与改良，以寻求更合理、更高效的生产模式。
同时，随着人工智能技术的不断升级，物流行业已经开始应用人工智能语音识别技术，从而提高物流的处理效率和准确度。
一. 语音识别技术的基础语音识别技术就是将语音转换为可编辑和可处理的数字文本形式，以便计算机进行处理和分析。
语音识别技术主要由两部分组成，分别是声学模型和语言模型。
声学模型是将音频信号转换为文本所需要的重要组成部分，它是通过对样本语音的分析和建模来实现的。
而语言模型则是基于自然语言处理技术，以对话模糊理论为基础，通过对已经存在的大量文本数据的建模，以此预测新的语音信息。
通过这样的结构，语音识别技术可以很好地适应多种声音环境并提高解释能力。
二. 物流行业中的应用语音识别技术可以在物流领域内的各个环节进行应用，提高工作效率，减轻人工劳动的负担，并降低错误率。
以下是几种常见的应用形式：1. 货物出货的语音码扫描货物出货由于条形码出现损坏或错乱，操作过程中往往出现一些错误。
通过使用语音识别技术，货物出货的识别过程不再受限于人员的识别能力，可以使用语音指令来代替传统的扫描操作，提高操作效率。
2. 仓储管理的语音提示操作仓储管理的核心在于查找、取出、存放货物，要求速度和准确性都非常高。
通过使用语音提示技术，可以实现更加自然和流畅的操作过程，减少错误率，同时减轻工人的体力劳动负担。
3. 自动驾驶车辆的语音命令控制自动驾驶车辆的执行是基于代码编程的，语音命令控制可以实现更加自然和直观的控制模式，提高驾驶员的控制感受和安全性能。
4. 大数据处理的语音识别物流行业大数据越来越多，处理越来越困难和复杂。
使用语音识别技术进行数据处理，可以提高数据分析的精度和速度，加快数据的处理过程，同时降低数据处理的成本。
三. 语音识别技术的应用前景语音识别技术是物流行业发展不可或缺的重要组成部分。
语音识别技术在物流配送中的应用
语音识别技术在物流配送中的应用一、引言随着物流配送行业的不断发展，人工智能技术的应用也日益广泛。
其中，语音识别技术在物流配送中起到了举足轻重的作用。
二、语音识别技术的发展语音识别技术，是指通过计算机对人类语音进行识别、转换和处理的技术。
这项技术自20世纪50年代以来，一直在不断发展。
随着科技的不断进步和成本的降低，语音识别技术应用的范围也越来越广泛。
目前，语音识别技术已经可以实现高精度的识别，并且能够在多种环境下进行使用。
同时，语音识别技术的性能也正在不断提高，一些机器学习算法的引入，让它的应用场景更加丰富和广泛。
三、语音识别技术在物流配送中的应用1. 自动语音驾驶员随着物流配送行业的规模不断扩大，货车司机的数量也在不断增加。
在这种情况下，如何保障司机的安全，成为物流企业必须解决的问题之一。
自动语音驾驶员技术，通过将语音识别技术与无人驾驶技术结合，可以实现货车在路上自动驾驶。
司机只需要在起点和终点设置好路线，就可以将车辆交给系统进行自动行驶。
这种技术不仅可以提高配送的效率，还可以保障司机的安全。
2. 语音订单识别传统的货物配送订单，通常需要司机在电话中与客户进行沟通，以核对货物的信息。
这种方式不仅浪费时间，而且容易出现误解。
语音订单识别技术的应用，可以实现通过语音输入的方式，直接将订单信息输入到配送系统中，大幅提高了配送效率，减少了误解的可能性。
3. 语音助手配送过程中，司机必须时刻保持警觉，并及时接收和处理各种信息。
而现在，语音助手技术的出现，可以让司机通过语音的方式，快速接收和处理信息。
比如，当司机需要进行下一次配送时，只需要通过语音输入地址，系统就可以自动规划路线，并实时跟进配送进度。
这种技术不仅可以提高司机的工作效率，还可以让他专注于驾驶安全问题。
4. 语音库房管理语音库房管理技术，通过将语音识别技术与RFID识别技术相结合，可以实现物流企业和仓库的自动化管理。
当货物到达库房时，系统通过RFID感应技术，进行自动识别，并通过语音的方式，将货物放置的具体位置输入到系统中。
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语音识别技术在物流中的应用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。
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技术。
语音识别是一门涉及面很广的交叉学科，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。
语音识别技术正逐步成为计算机信息处理技术中的关键技术，语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。
1、语音识别的基本原理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，它的基本结构如下图所示：未知语音经过话筒变换成电信号后加在识别系统的输入端，首先经过预处理，再根据人的语音特点建立语音模型，对输入的语音信号进行分析，并抽取所需的特征，在此基础上建立语音识别所需的模板。
而计算机在识别过程中要根据语音识别的模型，将计算机中存放的语音模板与输入的语音信号的特征进行比较，根据一定的搜索和匹配策略，找出一系列最优的与输入语音匹配的模板。
然后根据此模板的定义，通过查表就可以给出计算机的识别结果。
显然，这种最优的结果与特征的选择、语音模型的好坏、模板是否准确都有直接的关系。
2、语音识别技术的发展历史及现状1952年，AT&TBell实验室的Davis等人研制了第一个可十个英文数字的特定人语音增强系统一Audry系统1956年，美国普林斯顿大学RCA实验室的Olson和Belar等人研制出能10个单音节词的系统，该系统采用带通滤波器组获得的频谱参数作为语音增强特征。
1959年，Fry和Denes等人尝试构建音素器来4个元音和9个辅音，并采用频谱分析和模式匹配进行决策。
这就大大提高了语音识别的效率和准确度。
从此计算机语音识别的受到了各国科研人员的重视并开始进入语音识别的研究。
60年代，苏联的Matin等提出了语音结束点的端点检测，使语音识别水平明显上升；Vintsyuk提出了动态编程，这一提法在以后的识别中不可或缺。
60年代末、70年代初的重要成果是提出了信号线性预测编码(LPC)技术和动态时间规整(DTW)技术，有效地解决了语音信号的特征提取和不等长语音匹配问题；同时提出了矢量量化(VQ)和隐马尔可夫模型(HMM)理论。
语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够摆脱键盘的束缚，取而代之的是以语音输入这样便于使用的、自然的、人性化的输入方式，它正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术。
3、语音识别的方法目前具有代表性的语音识别方法主要有动态时间规整技术（DTW）、隐马尔可夫模型（HMM）、矢量量化（VQ）、人工神经网络（ANN）、支持向量机(SVM)等方法。
动态时间规整算法（Dynamic Time Warping，DTW）是在非特定人语音识别中一种简单有效的方法，该算法基于动态规划的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别技术中出现较早、较常用的一种算法。
在应用DTW算法进行语音识别时，就是将已经预处理和分帧过的语音测试信号和参考语音模板进行比较以获取他们之间的相似度，按照某种距离测度得出两模板间的相似程度并选择最佳路径。
隐马尔可夫模型（HMM）是语音信号处理中的一种统计模型，是由Markov链演变来的，所以它是基于参数模型的统计识别方法。
由于其模式库是通过反复训练形成的与训练输出信号吻合概率最大的最佳模型参数而不是预先储存好的模式样本，且其识别过程中运用待识别语音序列与HMM参数之间的似然概率达到最大值所对应的最佳状态序列作为识别输出，因此是较理想的语音识别模型。
矢量量化（Vector Quantization）是一种重要的信号压缩方法。
与HMM相比，矢量量化主要适用于小词汇量、孤立词的语音识别中。
其过程是将若干个语音信号波形或特征参数的标量数据组成一个矢量在多维空间进行整体量化。
把矢量空间分成若干个小区域，每个小区域寻找一个代表矢量，量化时落入小区域的矢量就用这个代表矢量代替。
矢量量化器的设计就是从大量信号样本中训练出好的码书，从实际效果出发寻找到好的失真测度定义公式，设计出最佳的矢量量化系统，用最少的搜索和计算失真的运算量实现最大可能的平均信噪比。
在实际的应用过程中，人们还研究了多种降低复杂度的方法，包括无记忆的矢量量化、有记忆的矢量量化和模糊矢量量化方法。
人工神经网络（ANN）是20世纪80年代末期提出的一种新的语音识别方法。
其本质上是一个自适应非线性动力学系统，模拟了人类神经活动的原理，具有自适应性、并行性、鲁棒性、容错性和学习特性，其强大的分类能力和输入—输出映射能力在语音识别中都很有吸引力。
其方法是模拟人脑思维机制的工程模型，它与HMM正好相反，其分类决策能力和对不确定信息的描述能力得到举世公认，但它对动态时间信号的描述能力尚不尽如人意，通常MLP分类器只能解决静态模式分类问题，并不涉及时间序列的处理。
尽管学者们提出了许多含反馈的结构，但它们仍不足以刻画诸如语音信号这种时间序列的动态特性。
由于ANN 不能很好地描述语音信号的时间动态特性，所以常把ANN与传统识别方法结合，分别利用各自优点来进行语音识别而克服HMM和ANN各自的缺点。
近年来结合神经网络和隐含马尔可夫模型的识别算法研究取得了显著进展，其识别率已经接近隐含马尔可夫模型的识别系统，进一步提高了语音识别的鲁棒性和准确率。
支持向量机（Support vector machine）是应用统计学理论的一种新的学习机模型，采用结构风险最小化原理（Structural Risk Minimization，SRM），有效克服了传统经验风险最小化方法的缺点。
兼顾训练误差和泛化能力，在解决小样本、非线性及高维模式识别方面有许多优越的性能，已经被广泛地应用到模式识别领域。
4、语音识别系统的分类语音识别系统可以根据对输入语音的限制加以分类。
如果从说话者与识别系统的相关性考虑，可以将识别系统分为三类：（1）特定人语音识别系统。
仅考虑对于专人的话音进行识别。
（2）非特定人语音系统。
识别的语音与人无关，通常要用大量不同人的语音数据库对识别系统进行学习。
（3）多人的识别系统。
通常能识别一组人的语音，或者成为特定组语音识别系统，该系统仅要求对要识别的那组人的语音进行训练。
如果从说话的方式考虑，也可以将识别系统分为三类：（1）孤立词语音识别系统。
孤立词识别系统要求输入每个词后要停顿。
（2）连接词语音识别系统。
连接词输入系统要求对每个词都清楚发音，一些连音现象开始出现。
（3）连续语音识别系统。
连续语音输入是自然流利的连续语音输入，大量连音和变音会出现。
如果从识别系统的词汇量大小考虑，也可以将识别系统分为三类：（1）小词汇量语音识别系统。
通常包括几十个词的语音识别系统。
（2）中等词汇量的语音识别系统。
通常包括几百个词到上千个词的识别系统。
（3）大词汇量语音识别系统。
通常包括几千到几万个词的语音识别系统。
随着计算机与数字信号处理器运算能力以及识别系统精度的提高，识别系统根据词汇量大小进行分类也不断进行变化。
目前是中等词汇量的识别系统，将来可能就是小词汇量的语音识别系统。
这些不同的限制也确定了语音识别系统的困难度。
5、语音识别的应用语音识别可以应用的领域大致分为大五类：办公室或商务系统：典型的应用包括：填写数据表格、数据库管理和控制、键盘功能增强等等。
制造业：在质量控制中，语音识别系统可以为制造过程提供一种“不用手”、“不用眼”的检控（部件检查）。
电信：相当广泛的一类应用在拨号电话系统上都是可行的，包括话务员协助服务的自动化、国际国内远程电子商务、语音呼叫分配、语音拨号、分类订货。
医疗：这方面的主要应用是由声音来生成和编辑专业的医疗报告。
其他：包括由语音控制和操作的游戏和玩具、帮助残疾人的语音识别系统、车辆行驶中一些非关键功能的语音控制，如车载交通路况控制系统、音响系统。
6、语音识别系统的最新发展语音识别技术发展到今天，特别是中小词汇量非特定人语音识别系统识别精度已经大于98%，对特定人语音识别系统的识别精度就更高。
这些技术已经能够满足通常应用的要求。
由于大规模集成电路技术的发展，这些复杂的语音识别系统已经完全可以制成专用芯片，大量生产。
在西方经济发达国家，大量的语音识别产品已经进入市场和服务领域。
一些用户交换机、电话机、手机已经包含了语音识别拨号功能、语音记事本、语音智能玩具等产品，同时也包括语音识别与语音合成功能。
人们可以通过电话网络用语音识别口语对话系统查询有关的机票、旅游、银行信息。
调查统计表明，多达85%以上的人对语音识别的信息查询服务系统的性能表示满意。
可以预测，在近5年内，语音识别系统的应用将更加广泛，各种各样的语音识别系统产品将不断出现在市场上。
语音识别技术在人工邮件分拣中的作用也日益显现，发展前景诱人。
一些发达国家的邮政部门已经使用了这一系统，语音识别技术逐渐成为邮件分拣的新技术。
它可以克服手工分拣单纯依靠分拣员记忆力的不足，解决人员成本过高的问题，提高邮件处理的效率和效益。
就教育领域来讲，语音识别技术的最直接的应用就是帮助用户更好地练习语言技巧。
语音识别技术的另一个发展分支就是电话语音识别技术的发展，贝尔实验室是这方面的先驱，电话语音识别技术将能够实现电话查询、自动接线以及一些专门业务如旅游信息等的操作。
银行应用了语音理解技术的声讯查询系统后，可不分昼夜地为客户提供二十四小时的电话银行理财服务。
而证券业方面，若是采用电话语音识别声讯系统的话，用户想查询行情便可以直接讲出股票名称或代码，而系统确认用户的要求后，会自动读出最新的股票价，这将大大方便用户。
目前在114查号台还有大量的人工服务，如果采用语音技术，就可让计算机自动接听用户的需要，然后回放查询的电话号码，从而节约了人力资源。