语音识别的研究现状和应用前景
深度神经网络在语音识别中的应用研究
深度神经网络在语音识别中的应用研究深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）是一种基于多层神经元结构的人工神经网络。
近年来，深度神经网络在语音识别领域的应用研究引起了广泛关注。
本文将从深度神经网络在语音识别中的应用场景、优势和挑战以及最新研究进展三个方面进行探讨。
首先，深度神经网络在语音识别中的应用场景是多样的。
传统的语音识别系统使用的是高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）和隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）。
但是，这些方法会面临维度灾难和标注数据稀缺的问题。
深度神经网络可以通过端到端的学习方式，直接从原始语音信号中提取特征并输出最终的识别结果。
因此，深度神经网络在无噪声、噪声和多种语音背景下的语音识别应用中具有广泛的应用前景。
其次，深度神经网络在语音识别中的应用具有一些显著的优势。
首先，深度神经网络能够自动学习到有效的特征表示，不需要手动设计特征。
其次，深度神经网络可以通过增加网络的层数来提高模型的表达能力，从而提高识别准确率。
此外，深度神经网络还能够通过循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的引入来解决时序数据的建模问题，提高语音识别的性能。
最近的研究表明，通过使用更深、更强大的深度神经网络结构，可以进一步提高语音识别的性能。
例如，通过引入卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和长短时记忆网络（LongShort-Term Memory, LSTM）等结构，可以显著提高声学模型的准确率。
此外，研究人员还尝试将深度神经网络与其他技术结合，如注意力机制和强化学习等，以进一步提升语音识别的性能。
总之，深度神经网络在语音识别中的应用研究具有广阔的应用前景。
通过自动学习特征表示和增加网络层数等方法，可以提高语音识别系统的准确率和鲁棒性。
语音识别技术在军事领域中的应用(五)
语音识别技术在军事领域中的应用现代科技的快速发展，给军事领域带来了许多新的技术手段。
语音识别技术作为一种重要的信息处理技术，在军事领域中也有着广泛的应用。
本文将就语音识别技术在军事领域中的应用进行探讨。
语音识别技术是一种能够将语音信息转换成文字或命令的技术。
在军事领域中，语音识别技术被广泛应用于指挥控制系统、智能武器系统、情报收集与分析等方面。
首先，语音识别技术在指挥控制系统中发挥着重要作用。
在战场指挥过程中，指挥官需要迅速准确地发布命令，并及时了解战场情况。
语音识别技术可以将指挥官的口头命令快速转化为文字信息，传输给相关部门，实现迅速的指挥调度。
而且，指挥官也可以通过语音识别技术实时获取战场情报，提高指挥效率和战场决策能力。
其次，语音识别技术在智能武器系统中也有着重要应用。
现代军事装备中普遍配备了各种智能武器系统，这些系统可以通过语音识别技术实现智能控制。
战士可以通过语音命令快速准确地操作无人机、导弹等武器系统，提高作战效率。
同时，语音识别技术还可以为智能武器系统提供语音反馈功能，实现人机对话，提高作战的灵活性和可操作性。
此外，语音识别技术在军事情报收集与分析方面也发挥着重要作用。
军事情报工作需要大量的信息收集和分析，而语音识别技术可以帮助情报人员快速准确地转录和分析战场上的语音信息。
这不仅提高了情报工作的效率，还为军事决策提供了重要的信息支持。
除了以上几个方面，语音识别技术在军事领域中还有许多其他应用。
例如，语音识别技术可以用于士兵身份识别和个人装备管理，提高军队管理的精细化水平；还可以用于军事训练中的语音交互系统，提高训练效果和效率。
总的来说，语音识别技术在军事领域中具有广泛的应用前景。
随着科技的不断进步和军事需求的不断变化，语音识别技术将会在军事领域中发挥越来越重要的作用。
然而，与此同时，我们也需要重视语音识别技术在军事安全领域中可能存在的风险和挑战，加强对其安全性和可靠性的保障，确保其在军事领域的应用能够发挥最大的效益。
2024年语音识别市场需求分析
2024年语音识别市场需求分析引言语音识别技术是近年来快速发展的一项前沿技术，它将语音信号转化为文本或命令，为人们提供了便捷和高效的交互方式。
随着人工智能的不断进步和智能设备的普及，语音识别市场的需求逐渐增加。
本文将对语音识别市场进行需求分析，分析主要需求点和未来的发展趋势。
语音识别市场需求点分析1.个人助理和智能音箱需求：随着智能家居和物联网的兴起，人们对于个人助理和智能音箱的需求不断增长。
语音识别技术能够使得这些设备能够听懂用户的指令并提供相应的服务，如智能家居控制、预约日程等。
因此，语音识别技术对于个人助理和智能音箱的需求将会持续增长。
2.移动应用需求：随着智能手机的普及，人们对于语音识别技术在移动应用中的需求也在增加。
语音识别技术可以使得手机应用更加人性化，用户可以通过语音来控制手机应用，如发送短信、搜索信息等。
因此，在移动应用领域，语音识别技术的需求也会不断增长。
3.医疗和健康领域需求：语音识别技术在医疗和健康领域有着广阔的应用前景。
医疗人员可以通过语音识别技术方便地记录和整理病历信息，提高工作效率。
对于一些行动不便的患者，语音识别技术可以作为他们与医生交流的工具。
此外，语音识别技术还可以应用于健康监测，如语音识别的情绪监测等。
因此，医疗和健康领域对于语音识别技术的需求也会不断增加。
4.教育和培训领域需求：语音识别技术在教育和培训领域有着广泛的应用前景。
语音识别技术可以使得教育过程更加个性化和互动性，学生可以通过语音与教师进行交流和互动。
此外，语音识别技术还可以用于语音评测，帮助学生提高口语表达能力。
因此，在教育和培训领域，语音识别技术的需求也会不断增加。
语音识别市场发展趋势分析1.语音识别技术的精度提升：目前，语音识别技术在一些特定场景下的准确率已经非常高。
未来，随着机器学习和深度学习等技术的发展，语音识别技术的准确率将会进一步提升，能够满足更多复杂场景下的需求。
2.多语种和多方言支持：随着全球化的发展，多语种和多方言的需求逐渐增加。
语音识别系统技术及市场前景探析
语音识别系统技术及市场前景探析摘要：语音识别系统在现代社会的应用越来越广泛，本文通过对语音识别系统中的关键技术的论述，对语音识别系统的应用市场进行简单分析。
关键词：语音识别系统技术应用市场早在计算机发明之前，语音识别的设想就已经被提上了议事日程，早期的声码器可被视作语音识别及合成的雏形。
而1920年代生产的”RadioRex”玩具狗可能是最早的语音识别器，当这只狗的名字被呼唤的时候，它能够从底座上弹出来。
1960年代，人工神经网络被引入了语音识别。
语音识别技术的最重大突破是隐含马尔科夫模型HiddenMarkovModel的应用。
此后严格来说语音识别技术并没有脱离HMM框架。
目前，语音识别系统中的关键处理技术主要有以下三点：1.说话人自适应和说话人归一化技术目前大多数实用语音识别系统中都包含了一个非常重要的模块：自适应模块。
它的主要作用是用各种自适应技术来调整声学模型和语言模型，使系统适用新的应用状态，自适应技术就是对系统参数就行调整，从而使系统更好的匹配话筒、传输通道、环境噪声、说话人、文体和应用的上下文等引起的差异。
自适应方式，按照训练语音的获取形式来分，主要有三种：批处理方式，训练语音由用户一次性录入，然后进行统一的自适应训练，更新系统参数；在线式，训练语音是用户使用识别系统时所识别的语音，系统根据积累的统计量，按照一定时间间隔更新系统参数；立即式，训练语音是当前正在识别的语音，该模式与在线模式之间的区别在于立即式自适应只利用当前的语音作为自适应，没有在线式自适应的累计过程。
人与人之间说话的差异很大，但人仍然可以轻松识别不同口音，这说明人的大脑可以进行归一化过程。
起初语音中个性化的特征，这样识别系统中说话人的差异就可以解决了。
说话人归一技术的思想就源自人的识别过程，说话人归一化的目的就是建立一个归一化的说话人空间，使得任何人的语音都可以映射其中，这样可以把说话人之间差异降到最低。
说话人归一化主要有两种：倒谱均值归一化；声道长度归一化；2.噪声技术大多数实际应用环境中总存在着各种各样的噪声，由于训练环境与识别环境不匹配，现有的大多语音识别系统在噪声环境中的性能都不可避免的急剧下降。
语音识别中的说话人识别技术研究
语音识别中的说话人识别技术研究语音识别在当今的科技领域中拥有广泛的应用，由于语音识别技术的不断发展，它已经成为人机交互领域中的一个重要组成部分。
语音识别技术可以使人们通过说话来与计算机互动，这为人们的工作和生活带来了许多便利。
然而，在实际应用中，因为每个人的声音都有差异，所以语音识别技术的准确性往往会受到说话人识别技术的影响。
而说话人识别技术是指在语音信号分析的基础上判断不同说话人身份的技术。
本文将从以下四个方面进行阐述：说话人识别技术的背景和概述、说话人识别技术的方法和原理、说话人识别技术的应用、说话人识别技术的发展方向。
一、说话人识别技术的背景与概述说话人识别技术的背景可以追溯到上个世纪60年代末，当时拉贝尔为解决电话线路上的欺骗问题，提出了基于语音中说话人区别的认证技术-说话人识别技术。
而在这之后的几十年里，随着语音处理技术的不断改进和深度学习技术的发展，说话人识别技术也得以更好地应用于语音识别、语音安全、语音助手、智能客户服务等领域。
说话人识别技术是一项可以自动辨别不同语音的身份的技术，说话人识别任务的基本就是寻找“当前语音实例所属的先前已知身份”。
在说话人识别中，要判断两条语音语素是否来自同一个说话人，就需要通过计算声音数据的特征向量来比较语素间的差异。
二、说话人识别技术的方法和原理在说话人识别技术中，主要有基于特征分离的方法和基于深度学习的方法两种。
基于特征分离的方法主要有声道特征提取（Vocal Tract Length Normalization，VTLN）和高斯混合模型。
VTLN把每一段语音信号处理成具有相同性质的语音信号，并控制声音的时长和音高，从而去除了说话人个体性带来的影响，实现对不同个体间语音信号的比较。
高斯混合模型方法，是一种比较常用的方法，它把一个说话人的声音特征向量聚类成高斯分布，通过高斯分布判别模型来进行说话人的辨识。
将每个说话人的特征向量都映射到对应的高斯分布后，再计算两个语音之间的转移概率，最后，再通过贝叶斯判决法来判断两个语音是否属于同一个说话人。
语音识别 实验报告
语音识别实验报告语音识别实验报告一、引言语音识别是一项基于人工智能的技术，旨在将人类的声音转化为可识别的文字信息。
它在日常生活中有着广泛的应用，例如语音助手、智能家居和电话客服等。
本实验旨在探究语音识别的原理和应用，并评估其准确性和可靠性。
二、实验方法1. 数据收集我们使用了一组包含不同口音、语速和语调的语音样本。
这些样本覆盖了各种语言和方言，并涵盖了不同的背景噪音。
我们通过现场录音和网络资源收集到了大量的语音数据。
2. 数据预处理为了提高语音识别的准确性，我们对收集到的语音数据进行了预处理。
首先，我们对语音进行了降噪处理，去除了背景噪音的干扰。
然后，我们对语音进行了分段和对齐，以便与相应的文字进行匹配。
3. 特征提取在语音识别中，特征提取是非常重要的一步。
我们使用了Mel频率倒谱系数（MFCC）作为特征提取的方法。
MFCC可以提取语音信号的频谱特征，并且对人类听觉系统更加符合。
4. 模型训练我们采用了深度学习的方法进行语音识别模型的训练。
具体来说，我们使用了长短时记忆网络（LSTM）作为主要的模型结构。
LSTM具有较好的时序建模能力，适用于处理语音信号这种时序数据。
5. 模型评估为了评估我们的语音识别模型的准确性和可靠性，我们使用了一组测试数据集进行了模型评估。
测试数据集包含了不同的语音样本，并且与相应的文字进行了标注。
我们通过计算识别准确率和错误率来评估模型的性能。
三、实验结果经过多次实验和调优，我们的语音识别模型在测试数据集上取得了较好的结果。
识别准确率达到了90%以上，错误率控制在10%以内。
这表明我们的模型在不同语音样本上具有较好的泛化能力，并且能够有效地将语音转化为文字。
四、讨论与分析尽管我们的语音识别模型取得了较好的结果，但仍存在一些挑战和改进空间。
首先，对于口音较重或语速较快的语音样本，模型的准确性会有所下降。
其次，对于噪音较大的语音样本，模型的鲁棒性也有待提高。
此外，模型的训练时间较长，需要更多的计算资源。
语音识别技术的应用与发展
语音识别技术的应用与发展一、前言随着信息技术的快速发展和智能化水平的提高，语音识别技术在近年来发挥了越来越重要的作用。
语音识别技术，作为一项以人工智能技术为核心的前沿技术，其应用范围已经涵盖了日常生活、医疗、金融、政务等领域。
同时，随着语音识别技术不断发展，其应用场景也在不断扩展，未来的发展前景也十分广阔。
二、语音识别技术的基础语音识别技术，也称为自然语言处理技术，是指通过计算机对人声信号进行分析、翻译和处理，将人类的语言转化为机器可识别的语言。
语音识别技术主要由语音输入、前端信号处理、语音识别和后处理等模块组成。
1、语音输入语音输入是语音识别技术的第一步，也是最重要的一步。
语音输入设备包括话筒、录音机、手机、电脑等，其作用是将人类语音信号转化为数字信号，以供计算机处理。
目前比较常见的语音输入设备是手机，因为手机通用性比较强，对于语音输入有着良好的支持。
2、前端信号处理前端信号处理主要是对语音信号进行采样、预加重、窗函数平滑等操作，以便于后续的语音特征提取和识别。
具体来说，前端信号处理需要将采样得到的语音信号分割成一段一段的小语音片段，并对其进行预处理。
其中，预加重主要是为了消除语音信号中的低频部分，而窗函数平滑操作则可以避免在分割语音片段时产生突变点。
3、语音识别语音识别是语音识别技术的核心，其主要是通过对语音信号进行特征提取和模式匹配，将语音信号转化为文本或指令。
语音信号的特征提取包括声学特征和语言学特征，主要通过帧位移、倒谱系数等技术提取语音信号的时域特征、频域特征和时频特征等。
4、后处理后处理是指在语音信号进行识别和转化后，对文本进行后续处理。
后处理主要包括文本回归、国际音标转换等操作，以便于对文本进行更加精确的处理和识别。
三、语音识别技术的应用现在，语音识别技术已经广泛应用于市场营销、医疗、金融、政务等多个领域。
1、市场营销随着人们生活水平的不断提高，消费水平也越来越高，市场营销也越来越重要。
基于语音识别技术的语音翻译研究
基于语音识别技术的语音翻译研究语音翻译技术是信息技术快速发展的产物，尤其随着智能手机和智能家居的普及，语音识别和翻译更受到人们的关注。
目前市面上的语音翻译软件和设备主要采用机器翻译技术和语音识别技术。
机器翻译技术存在一些诸如语法、语言含义和文化习惯的弱点，而语音识别技术的精度也受到环境噪音、不同口音和语言交替等因素的影响，导致语音翻译技术离大规模应用还有一定距离。
因此，为提高语音翻译的精准度和便利性，基于语音识别技术的语音翻译研究成为了当前的热点研究方向。
一、语音识别技术的基础语音识别技术是指将人类语言声音转换为可识别的机器语音的技术。
目前，主流的语音识别技术主要采用向量量化、隐马尔可夫模型（HMM）、深度学习（DL）等算法。
其中，HMM是一种时间连续的信号识别技术，它能够对连续输入的信号进行建模。
DL则是通过建立一系列非线性函数逐层次地提取原始数据中的高层特征，以取代传统机器学习中手动设计的特征提取方法。
二、语音翻译的技术路线目前，语音翻译技术的主要技术路线包括基于标记间隔语音识别（GMM）、基于深度学习语音识别（DNN-HMM/CNN-HMM/RNN-HMM）、基于转录语音识别（ASR）和基于联机语音识别（OSR）。
其中，GMM技术主要是通过高斯混合模型的方法将语音转换为文本，在此基础上实现翻译。
DNN-HMM技术则是将输入的语音信号转换为声学特征，再通过深度神经网络进行特征提取，进而进行翻译。
ASR技术主要是将输入语音信号转换为一系列音素序列，再利用现有机器翻译技术进行翻译。
而OSR技术则是立足于对话的连续性，不断更新解码器的状态，通过选取最优路径实现语音翻译。
因此，选择一种语音识别技术路线不仅需要考虑语音识别的精度和准确率，同时也要考虑实时性、多样性和适用性。
三、语音翻译技术存在的难点语音识别技术虽然有着广阔的应用前景，但目前存在一些难点。
如语音信号的时变性、环境干扰、多方言和口音、对话交替等，均会影响语音识别的精度和准确率。
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语音识别的研究现状和应用前景 语音识别技术并不是一夜之间冒出来的神话,早在三四十年前,在美国的一些大学和研究单位，就已经有人开始从事这一方向的研究，并有一些相关论文发表；七十年代前后，研究的脉络日渐清晰，于是贝尔实验室和国际商用机器公司(IBM)等都先后建立了专门的研究机构。今天这两家公司在这一领域都已取得了显著的成果，并且在商业上应用成功,但贝尔实验室主要是偏重于电信方面应用的语音识别系统，如电话查询等；而IBM则偏重于商务应用，因而在连续语音识别上取得了不小的成功。
不 谈 商 业 方 面 的 应 用， 事 实 上， 很 多 家 公 司 都 提 供 语 音 识 别 的 引 擎 (Engine)， 并 且 都 表 示 能 支 持 微 软 的SAPI。 看 一 看 SAPI4.0 SUITE 就 不 难 发 现， 微 软 在 这 方 面 的 研 究 并 不 逊 于 任 何 一 家 公 司， 只 是 很 奇 怪 它 居 然 没 有 将 成 果 商 业 化。 微 软 同 时 提 供 了 一 系 列 引 擎， 如 Speech Recognition ( 语 音 识 别)、Command & Control ( 发 布 指 令 并 控 制)、Phone Query ( 电 话 语 音 识 别)、Text to speech( 文 本 语 音 转 换) 等。
今 天， 许 多 用 户 已 经 能 享 受 到 语 音 技 术 的 优 势 了， 可 以 对 计 算 机 发 送 命 令， 或 者 要 求 计 算 机 记 录 下 用 户 所 说 的 话， 以 及 将 文 本 转 换 成 声 音 朗 读 出 来。 尽 管 如 此， 距 离 真 正 的 人 机 自 由 交 流 的 前 景 似 乎 还 远。 目 前， 计 算 机 还 需 要 对 用 户 作 大 量 训 练 才 能 识 别 用 户 的 语 音。 并 且， 识 别 率 也 并 不 总 是 尽 如 人 意。 换 言 之， 语 音 识 别 技 术 还 有 一 段 路 需 要 走， 要 做 到 真 正 成 功 的 商 业 化， 它 还 必 须 在 很 多 方 面 取 得 突 破 性 进 展， 这 实 际 就 是 其 技 术 的 未 来 走 向。
就 算 法 模 型 方 面 而 言， 需 要 有 进 一 步 的 突 破。 目 前 能 看 出 它 的 一 些 明 显 不 足， 尤 其 在 中 文 语 音 识 别 方 面， 语 言 模 型 还 有 待 完 善， 因 为 语 言 模 型 和 声 学 模 型 正 是 听 写 识 别 的 基 础， 这 方 面 没 有 突 破， 语 音 识 别 的 进 展 就 只 能 是 一 句 空 话。 目 前 使 用 的 语 言 模 型 只 是 一 种 概 率 模 型， 还 没 有 用 到 以 语 言 学 为 基 础 的 文 法 模 型， 而 要 使 计 算 机 确 实 理 解 人 类 的 语 言， 就 必 须 在 这 一 点 上 取 得 进 展， 这 是 一 个 相 当 艰 苦 的 工 作。 此 外， 随 着 硬 件 资 源 的 不 断 发 展， 一 些 核 心 算 法 如 特 征 提 取、 搜 索 算 法 或 者 自 适 应 算 法 将 有 可 能 进 一 步 改 进。 可 以 相 信， 半 导 体 和 软 件 技 术 的 共 同 进 步 将 为 语 音 识 别 技 术 的 基 础 性 工 作 带 来 福 音。
就 自 适 应 方 面 而 言， 语 音 识 别 技 术 也 有 待 进 一 步 改 进。 目 前， 象 IBM 的 ViaVoice 和 Asiaworks 的 SPK 都 需 要 用 户 在 使 用 前 进 行 几 百 句 话 的 训 练， 以 让 计 算 机 适 应 你 的 声 音 特 征。 这 必 然 限 制 了 语 音 识 别 技 术 的 进 一 步 应 用， 大 量 的 训 练 不 仅 让 用 户 感 到 厌 烦， 而 且 加 大 了 系 统 的 负 担。 并 且， 不 能 指 望 将 来 的 消 费 电 子 应 用 产 品 也 针 对 单 个 消 费 者 进 行 训 练。 因 此， 必 须 在 自 适 应 方 面 有 进 一 步 的 提 高， 做 到 不 受 特 定 人、 口 音 或 者 方 言 的 影 响， 这 实 际 上 也 意 味 着 对 语 言 模 型 的 进 一 步 改 进。 现 实 世 界 的 用 户 类 型 是 多 种 多 样 的， 就 声 音 特 征 来 讲 有 男 音、 女 音 和 童 音 的 区 别， 此 外， 许 多 人 的 发 音 离 标 准 发 音 差 距 甚 远， 这 就 涉 及 到 对 口 音 或 方 言 的 处 理。 如 果 语 音 识 别 能 做 到 自 动 适 应 大 多 数 人 的 声 线 特 征， 那 可 能 比 提 高 一 二 个 百 分 点 识 别 率 更 重 要。 事 实 上，ViaVoice 的 应 用 前 景 也 因 为 这 一 点 打 了 折 扣， 只 有 普 通 话 说 得 很 好 的 用 户 才 可 以 在 其 中 文 版 连 续 语 音 识 别 方 面 取 得 相 对 满 意 的 成 绩。 就 强 健 性 方 面 而 言， 语 音 识 别 技 术 需 要 能 排 除 各 种 环 境 因 素 的 影 响。 目 前， 对 语 音 识 别 效 果 影 响 最 大 的 就 是 环 境 杂 音 或 嗓 音， 在 公 共 场 合， 你 几 乎 不 可 能 指 望 计 算 机 能 听 懂 你 的 话， 来 自 四 面 八 方 的 声 音 让 它 茫 然 而 不 知 所 措。 很 显 然 这 极 大 地 限 制 了 语 音 技 术 的 应 用 范 围， 目 前， 要 在 嘈 杂 环 境 中 使 用 语 音 识 别 技 术 必 须 有 特 殊 的 抗 嗓 (Noise Cancellation) 麦 克 风 才 能 进 行， 这 对 多 数 用 户 来 说 是 不 现 实 的。 在 公 共 场 合 中， 个 人 能 有 意 识 地 摒 弃 环 境 嗓 音 并 从 中 获 取 自 己 所 需 要 的 特 定 声 音， 如 何 让 语 音 识 别 技 术 也 能 达 成 这 一 点 呢 ？ 这 的 确 是 一 个 艰 巨 的 任 务。
此 外， 带 宽 问 题 也 可 能 影 响 语 音 的 有 效 传 送， 在 速 率 低 于 1000 比 特/ 秒 的 极 低 比 特 率 下， 语 音 编 码 的 研 究 将 大 大 有 别 于 正 常 情 况， 比 如 要 在 某 些 带 宽 特 别 窄 的 信 道 上 传 输 语 音， 以 及 水 声 通 信、 地 下 通 信、 战 略 及 保 密 话 音 通 信 等， 要 在 这 些 情 况 下 实 现 有 效 的 语 音 识 别， 就 必 须 处 理 声 音 信 号 的 特 殊 特 征， 如 因 为 带 宽 而 延 迟 或 减 损 等。 语 音 识 别 技 术 要 进 一 步 应 用， 就 必 须 在 强 健 性 方 面 有 大 的 突 破。
多 语 言 混 合 识 别 以 及 无 限 词 汇 识 别 方 面 目 前 使 用 的 声 学 模 型 和 语 音 模 型 太 过 于 局 限， 以 至 用 户 只 能 使 用 特 定 语 音 进 行 特 定 词 汇 的 识 别。 如 果 突 然 从 中 文 转 为 英 文， 或 者 法 文、 俄 文， 计 算 机 就 会 不 知 如 何 反 应， 而 给 出 一 堆 不 知 所 云 的 句 子； 或 者 用 户 偶 尔 使 用 了 某 个 专 门 领 域 的 专 业 术 语， 如" 信 噪 比" 等， 可 能 也 会 得 到 奇 怪 的 反 应。 这 一 方 面 是 由 于 模 型 的 局 限， 另 一 方 面 也 受 限 于 硬 件 资 源。 随 着 两 方 面 的 技 术 的 进 步， 将 来 的 语 音 和 声 学 模 型 可 能 会 做 到 将 多 种 语 言 混 合 纳 入， 用 户 因 此 就 可 以 不 必 在 语 种 之 间 来 回 切 换。 此 外， 对 于 声 学 模 型 的 进 一 步 改 进， 以 及 以 语 义 学 为 基 础 的 语 言 模 型 的 改 进， 也 能 帮 助 用 户 尽 可 能 少 或 不 受 词 汇 的 影 响， 从 而 可 实 行 无 限 词 汇 识 别。
任 何 技 术 的 进 步 都 是 为 了 更 进 一 步 拓 展 我 们 人 类 的 生 存 和 交 流 空 间， 以 使 我 们 获 得 更 大 的 自 由， 就 服 务 于 人 类 而 言， 这 一 点 显 然 也 是 语 音 识 别 技 术 的 发 展 方 向， 而 为 了 达 成 这 一 点， 它 还 需 要 在 上 述 几 个 方 面 取 得 突 破 性 进 展， 要 实 现 这 一 点，Intel 架 构 平 台 的 性 能 进 步 也 是 一 个 关 键 的 因 素， 最 终， 多 语 种 自 由 交 流 系 统 将 带 给 我 们 全 新 的 生 活 空 间。
语 音 识 别 技 术 的广阔应用前景 语 音 识 别 技 术 的 发 展 的 确 经 历 了 一 个 漫 长 的 渐 进 过 程。 二 十 多 年 前， 它 还 只 是 科 研 人 员 在 实 验 室 里 描 述 的 一 个 梦 想 般 的 希 望， 但 两 个 方 面 的 进 步 终 于 促 成 了 这 一 技 术 的 平 民 化。 其 一， 半 导 体 技 术 的 发 展 使 得 以 前 只 有 在 巨 型 机 上 才 能 进 行 的 语 音 识 别 系 统 如 今 在 微 机 上 就 可 以 实 现。 无 疑， 英 特 尔 公 司 在 这 其 中 扮 演 了 重 要 的 角 色， 今 天， 多 数 的 普 通 家 庭 都 对“Intel Inside” 这 样 一 句 广 告 词 耳 熟 能 详， 并 且 也 具 备 足 够 的 支 付 能 力 来 使 用 一 台 高 性 能 微 机； 其 二， 软 件 技 术 的 演 进 也 使 得 这 项 技 术 走 向 实 用， 一 些 核 心 算 法， 如 特 征 提 取、 语 音 的 声 学 摸 型 及 相 应 的 语 言 模 型， 搜 索 算 法 及 自 适 应 算 法 等 都 取 得 了 长 足 的 进 展。 软 硬 件 技 术 的 有 效 结 合 为 我 们 提 供 了 一 种 全 新 的 远 景。 很 显 然， 语 音 处 理 正 在 革 新 这 个 世 界， 因 为 一 旦 赋 予 人 类 语 音 以 力 量 之 后， 任 何 会 说 话 的 人 都 将 能 自 由 地 应 用 这 种 技 术。 并 且， 这 也 是 现 存 的 最 为 自 然 的 用 户 界 面。