语音识别技术人工智能论文_大学论文
人工智能的发展现状及前景论文
人工智能的发展现状及前景论文
在当今社会，科技的发展日新月异，人工智能作为科技领域的一个热门话题备
受关注。
人工智能是指模拟人类智能的各种智能系统的总称，它的发展对于改变我们的生活方式和社会结构具有重大的影响。
人工智能的发展现状可谓是蓬勃向上。
随着硬件设备的升级和算法的不断优化，人工智能在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域取得了长足的进步。
比如，在语音识别领域，人工智能技术已经可以实现高准确度的语音识别和语音合成；在图像识别领域，人工智能已经可以实现高效的物体、人脸识别等功能。
这些技术的应用让我们的生活更加便利。
未来人工智能的前景也是十分广阔。
人工智能将在医疗、交通、金融、教育等
领域发挥重要作用。
在医疗领域，人工智能可以帮助医生快速准确地诊断疾病，制定个性化的治疗方案；在交通领域，人工智能可以提高交通系统的效率和安全性；在金融领域，人工智能可以提供更加精准的风险评估和投资建议；在教育领域，人工智能可以根据学生的个性化需求提供更加有效的教学方式。
然而，人工智能的发展也面临着一些挑战和问题。
比如，人工智能技术的发展
可能会导致部分传统行业就业岗位的减少，需要社会做好转岗和再培训工作；人工智能技术还存在隐私保护和道德伦理等方面的问题，需要建立相关规范和制度。
总的来说，人工智能技术的发展给我们的生活带来了很多便利和机遇，但同时
也需要我们认真思考和探讨如何更好地应对相关挑战和问题，促进人工智能技术的可持续发展，实现科技和人类社会的共同进步。
人工智能语音识别技术的应用与前景
人工智能语音识别技术的应用与前景随着科技的飞速发展，人工智能的应用日趋广泛。
其中，人工智能语音识别技术的发展将会给我们带来巨大的变革。
语音识别技术已经可以应用于智能语音助手、智能家居、智能车载系统、智能机器人等领域，为我们的生活和工作带来了诸多便利和创新。
本文将探讨人工智能语音识别技术的应用与前景。
一、语音识别技术的应用1、智能语音助手智能语音助手是现代人们最常用的人工智能应用之一，主要应用于智能手机、智能音箱等设备上。
随着技术的不断进步，智能语音助手的功能日趋完善，现在已经可以实现闹钟、听音乐、查询天气、打电话、发短信、导航等多项功能，使得人们的生活更加方便。
2、智能家居随着智能家居的普及，语音识别技术已经广泛应用于智能家居领域。
通过智能语音助手，人们可以通过语音控制电灯、电视、空调、窗帘等家庭设备，实现智能化的家居体验。
3、智能车载系统智能车载系统也是语音识别技术的一个重要应用领域。
通过语音输入目的地，调节温度以及控制音响等功能，使得司机可以更加专注于驾驶，提高行车安全性。
4、智能机器人随着机器人技术的不断进步，智能机器人也成为了语音识别技术的一个重要应用领域。
通过语音交互，机器人可以实现人机互动，为用户提供更加智能化的服务。
二、语音识别技术的前景语音识别技术在目前的应用中已经取得了很大的成就，但是这种技术的潜力还远远没有发挥完。
在未来，人工智能语音识别技术将会在以下方面发挥更大的作用。
1、医疗行业在医疗行业中，语音识别技术可以帮助医生更快地获取患者的病历和症状，进而制定更科学的治疗方案。
此外，语音识别技术还可以用于患者的康复训练和语音诊断等方面，对于提高医疗服务的质量和效率都具有重要作用。
2、教育行业在教育领域，语音识别技术可将语音转化为文字，减轻教师批改作业的负担，同时也可以帮助听障学生更好地接受教育。
3、金融行业在金融领域中，通过语音识别技术可以实现客户与银行之间的智能化交互，更好地为客户提供金融服务。
人工智能语音识别技术的应用
人工智能语音识别技术的应用人工智能语音识别技术是近年来研究的热门领域。
作为人工智能的一种应用，它涵盖了语音识别、自然语言处理、语音合成等多个方面。
这项技术的主要作用是，把人类语音转化成电子信息，进而能够更好地为我们生活和工作服务。
作为智能家居的标配，语音识别技术早已在我们的日常生活中扮演着重要的角色。
从智能音箱到手机语音助手，无时无刻都在方便和帮助着我们。
在智能家居中，通过语音指令智能控制家中电器等设备；在手机中，我们可以通过语音输入进行快捷的文字输入和语音搜索等操作。
除了在家居和个人设备领域得到普及外，语音识别技术还被广泛应用于商业和工业领域。
人工智能语音识别技术可以帮助提高生产效率，辅助人们更好地管理生产、销售等业务。
例如，许多大型企业正在采用语音识别技术来打造自己的客户服务系统，以便更快、更准确地响应客户的请求。
当然，人工智能语音识别技术的应用不仅限于以上领域。
在医疗、教育、交通等各个领域，“语音+AI”正在被越来越广泛地应用。
在医疗领域，通过语音识别技术的运用，医生或患者可以更方便地记录病人的信息，减少病人和医生之间的沟通矛盾和误解。
同时，医生也可以将语音信息转换成文字，在帮助病人诊断时更为准确和便捷。
在教育领域，语音识别技术也被广泛应用于学科教学中。
尤其是在语文教师的教学中，使用语音识别技术可以让学生在较短的时间内，更好地掌握语言学习的重点。
同时，学生在学习时不再需要关注文字输入的问题，更加专注于理解和掌握知识。
在交通领域，语音识别也被广泛应用。
语音识别技术在交通控制中的应用可以提高其效率和准确性。
通过语音识别技术，交通监控人员可以更好地了解和掌控交通状况，及时地调整交通信号，以避免出现交通拥堵和事故等问题。
虽然人工智能语音识别技术在各个领域都有广泛的应用，但是技术上还有许多方面需要优化和改进。
例如，目前的语音识别技术在噪音和方言等方面依然存在不少问题，需要进一步完善。
同时，针对特定群体，比如儿童、老年人以及智障群体等，还需要更加深入地研究，并通过更加智能化的语音合成等技术，进行更好的普及和应用。
人工智能论文3000字 [人工智能的论文]
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人工智能论文3000字 [人工智能的论文]一、绪论人工智能是目前计算机科学中的一大研究领域，其研究内容涵盖了计算机科学、数学、逻辑学、心理学等多个学科。
随着计算机技术的发展，人工智能也得以快速发展，成为了现代社会中不可或缺的一部分，促进了人类社会的发展。
人工智能的概念可以追溯到早期计算机的发展阶段，1956年举办的“达特茅斯会议”被认为是人工智能领域的开端，该会议的核心内容是“如何让机器具备智能”。
经过60多年的发展，人工智能已经取得了很大的发展成果。
人工智能技术赋予了计算机更多的智能，可以为人类生活和工作带来很多便利，例如智能语音助理、智能医疗诊断、自动驾驶等领域。
人工智能还可以帮助人类解决一些重大难题，如天文学、生物学、环保等领域。
二、人工智能的发展历程1.起源和发展人工智能的概念源于20世纪40年代，那时计算机还没有得到广泛应用。
当时，计算机只能进行简单的数学运算，无法执行更复杂的工作。
随着计算机技术的不断发展，人工智能开始进入科学家们的视野。
1955年，约翰·麦卡锡教授在美国达特茅斯大学组织了一次关于人工智能的研讨会，标志着人工智能正式成为独立的研究领域。
到了20世纪60年代，人工智能理论和技术开始迅速发展，其中“专家系统”成为了人工智能的一个重要发展分支。
专家系统是一种基于知识库和推理机构建的计算机程序，可以模拟人类专家的思考和决策过程，应用领域涵盖了医疗、工业、军事、交通等多个领域。
经过20世纪80年代的大规模发展，人工智能逐渐成为计算机科学领域中的独立分支。
同时，人工智能的应用范围也在不断扩大，技术水平也在不断提高。
21世纪，人工智能技术的发展更是日新月异，取得了很多突破性的进展。
2.突破性进展随着人工智能技术的发展，人工智能在一些领域取得了重大的突破性进展。
（1）自然语言处理自然语言处理是人工智能领域中的一个重要分支，其目的是让机器能够理解人类的语言。
近年来，自然语言处理技术取得了很大的突破。
人工智能的视觉感知和语音识别
人工智能的视觉感知和语音识别随着科技的日益发展，人工智能已经成为了现代社会中最为热门的话题之一。
而在众多的人工智能应用中，人工智能的视觉感知和语音识别已经成为了最为广泛应用的技术之一。
本文将探讨人工智能的视觉感知和语音识别技术在当今社会中的应用和发展。
一、人工智能的视觉感知技术人工智能的视觉感知技术，顾名思义，就是人工智能在识别与分析图像的过程中所采用的技术。
它是一种利用计算机科学，数学，生物学以及神经科学等学科知识，对图片进行分析、识别和理解的技术。
在现代社会中，人工智能的视觉感知技术已经应用到了领域的广泛的领域。
比如，在视频监控、自动驾驶、医疗诊断、人脸识别等领域中，人工智能的视觉感知技术都有广泛的应用。
在很多商业公司中，为了提高工作效率和节约时间，人工智能的视觉感知技术也经常被运用。
比如，阿里巴巴旗下的淘宝就运用了人工智能的视觉感知技术，对商品的图片进行分析和识别，以提高商品搜索的效率。
此外，人工智能的视觉感知技术还被广泛应用于生物医学研究领域。
通过分析X光片和MRI等医疗影像数据，人工智能可以辅助医生对病情进行准确的诊断，从而帮助患者最大限度地减少病痛的折磨。
随着人工智能的发展，其在图像分析、识别和理解方面的精度也愈发高精度。
1995年，LeNet-5神经网络首次被提出，这是第一个被广泛用于手写数字识别的卷积神经网络。
到了2012年，AlexNet神经网络的诞生，使得卷积神经网络的精确度突飞猛进。
随后，2014年，Google的Inception卷积神经网络模型更使得人工智能的视觉感知精度提高到了前所未有的高度。
二、人工智能的语音识别技术人工智能的语音识别技术，指的是人工智能在理解和处理语音信号的过程中所采用的技术。
它是一种将声音数据转化为数字数据的技术，在现代社会中已经得到了广泛的应用。
比如，在语音识别、语音翻译、智能家居等领域中，人工智能的语音识别技术都起到了至关重要的作用。
在不少国内外互联网公司中，语音识别技术被广泛运用。
人工智能小论文人工智能论文3000字
人工智能小论文人工智能论文3000字工智能的研究方向、领域和应用领域摘要：人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能的研究方向、研究领域、应用领域值得我们关注和探讨。
摘要：随着科学技术的发展，我们身边的许多东西都已经发展到了智能时代，电视是智能的，手机是智能的，智能冰箱，智能空调，智能扫地机器人，智能穿戴设备等等。
智能产品已经渗入到人类生活的许多方面，改变着我们的生活方式，影响着我们的生活。
随着人工智能的不断发展，相信它在将来将会有更广泛的运用，人类将会进入到一个崭新的智能时代。
关键词：人工智能发展运用1.简介人工智能(ArtificialIntelligence)，英文缩写为AI。
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。
人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。
人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
2.人工智能的发展史第一阶段：20世纪50年代人工智能的兴起和冷落。
1956年夏天，美国的酒味心理学家、数学家、计算机科学家、信息论学家和神经学家在达特茅斯大学举办了一次长达两个月的研讨会，讨论关于机器智能的有关问题。
人工智能语音识别技术
人工智能语音识别技术人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为当今世界最炙手可热的前沿技术之一，已经在各个领域展现出强大的应用潜力。
其中，人工智能语音识别技术（Artificial Intelligence Speech Recognition，简称ASR）更是备受关注。
本文将探讨人工智能语音识别技术的基本原理、应用场景以及其对社会的影响。
一、人工智能语音识别技术的原理人工智能语音识别技术是指通过计算机对人类语音进行自动识别和解析的技术。
其基本原理是将语音信号转换为对应的文本或指令，然后再进行后续的分析和处理。
这一技术基于大规模的语音数据集和深度学习算法，通过对声波频率和语音特征的提取，实现对语音信号的识别和理解。
二、人工智能语音识别技术的应用场景1. 语音助手：人工智能语音识别技术被广泛应用于智能助手领域，如Apple的Siri、Amazon的Alexa、Google的Google Assistant等。
这些智能助手通过语音识别技术实现了人机交互，用户只需通过语音指令就可以完成各种操作，提高了用户的使用便捷性和效率。
2. 语音输入：人工智能语音识别技术也广泛应用于语音输入领域，如语音转文字软件、语音搜索、语音翻译等。
这些应用能够将人们的语音转化为文本，大大提升了输入速度和便利性。
3. 电话客服：人工智能语音识别技术在电话客服领域大显身手。
通过语音识别技术，语音客服系统能够快速准确地识别客户的语音指令，提供个性化的服务，实现自动化处理，极大地提高了客户满意度。
4. 智能交通：人工智能语音识别技术在智能交通领域也有广泛运用。
例如，在车载导航系统中，驾驶员可以通过语音识别系统进行语音导航、音乐播放等操作，避免分散注意力带来的安全隐患。
5. 医疗护理：人工智能语音识别技术被应用于医疗护理领域，协助医生进行病历录入、辅助诊断等工作。
这一技术的应用大大提高了工作效率，减少了医疗事故的发生。
人工智能语音识别技术在语言翻译中的应用
人工智能语音识别技术在语言翻译中的应用现代科技的进步和发展，推动着人工智能技术不断突破创新。
人工智能语音识别技术作为其中的一种重要应用，正逐渐实现在语言翻译领域的广泛应用。
本文将探讨人工智能语音识别技术在语言翻译中的应用，以及其对翻译行业的影响。
一、人工智能语音识别技术的基本原理人工智能语音识别技术是指通过计算机和人工智能算法，将语音信号转化为相应的文字信息。
其基本原理是通过音频信号的分析和处理，将声音中的语言内容识别并转换为文字形式。
通过大规模的语音数据训练，使人工智能系统能够准确地识别和转换各种语言。
二、人工智能语音识别技术在语言翻译中的应用1. 实时语音翻译人工智能语音识别技术的最大优势在于其实时性。
利用该技术，可以将在不同语种之间进行的对话实时翻译，并即时显示翻译结果。
这对于国际交流和商务谈判等场景非常有用，大大提高了交流效率和质量。
2. 文字翻译辅助除了实时翻译，人工智能语音识别技术还可以用于文字翻译的辅助工具。
通过将语音转换为文字形式，可以帮助翻译人员更快、更准确地完成翻译工作。
翻译人员只需对转换后的文字进行适当修改和校对，可以大大提高工作效率，降低错误率。
3. 跨语种翻译人工智能语音识别技术的另一个重要应用是跨语种翻译。
通过该技术，可以将一种语言直接转换为另一种语言，为不同语言用户提供无障碍的语言交流服务。
例如，利用人工智能语音识别技术，我们可以将中文转换为英文或法文，为国际旅游和跨国交流提供便利。
三、人工智能语音识别技术对翻译行业的影响1. 提高翻译效率传统的语言翻译工作通常需要借助专业翻译人员，耗费大量的时间和精力。
而人工智能语音识别技术的应用，可以大大提高翻译效率。
它能够快速准确地将语音转换为文字，减少了人工操作的时间和错误率，使得翻译工作更加高效。
2. 降低翻译成本人工智能语音识别技术的广泛应用还可以降低翻译成本。
传统的翻译工作通常需要借助专业翻译人员，而他们的费用相对较高。
人工智能语音识别技术的自学习方法探讨
人工智能语音识别技术的自学习方法探讨人工智能（AI）技术的飞速发展，在语音识别领域取得了显著的进展。
语音识别技术旨在使机器能够理解和解释人类语言，并将其转换为可操作的命令或指令。
然而，传统的语音识别系统往往需要大量的人工设定和训练，并且容易受到环境噪音和发音变化的影响。
为了提高语音识别系统的性能和适应能力，自学习方法在该领域引起了广泛的关注。
自学习方法是指通过对大量数据的学习和分析，使系统能够自动调整和提高性能。
在语音识别中，自学习方法可以帮助系统自动识别和纠正错误，并适应新的语音环境和发音变化。
下面我们将探讨几种常见的自学习方法，并讨论其在语音识别技术中的应用。
首先，深度学习是目前最为流行的自学习方法之一。
深度学习利用多层神经网络模拟人脑的神经结构，通过对大规模数据的训练，实现对音频信号的准确识别和解析。
深度学习技术可以分析语音信号的频谱、时域特征和语音单位，从而帮助系统更好地理解和判断语音内容。
与传统的机器学习方法相比，深度学习具有更高的准确性和自适应能力，成为目前语音识别领域的主流技术之一。
其次，迁移学习是一种有效的自学习方法，可以帮助语音识别系统在不同领域或任务之间进行知识迁移。
迁移学习通过将已学习到的知识和模型应用于新的任务，从而加速学习过程和提高准确率。
在语音识别中，迁移学习可以将已训练好的模型应用于新的语音环境或发音变化，减少数据需求和训练时间，同时提高系统的性能和泛化能力。
此外，强化学习也可以应用于语音识别领域的自学习。
强化学习是一种通过试错和反馈机制来优化系统行为的机器学习方法。
在语音识别中，强化学习可以通过与环境的交互来提高系统对不同语音信号的解析能力和适应性。
通过建立合适的奖励机制和策略网络，系统可以逐步调整和优化语音识别过程，进一步提高准确性和鲁棒性。
在实际应用中，以上自学习方法常常结合使用，以充分发挥各自的优势。
例如，可以使用深度学习方法训练一个基础模型，再利用迁移学习将该模型应用到新的环境中，最后通过强化学习进行系统的调整和优化。
语音识别技术在人工智能中的应用场景
语音识别技术在人工智能中的应用场景随着人工智能技术的不断发展，语音识别技术作为其中的重要组成部分，正逐渐渗透到我们生活和工作的方方面面。
语音识别技术的应用场景越来越广泛，不仅提高了工作效率，也为人们的生活带来了诸多便利。
本文将探讨语音识别技术在人工智能中的应用场景，展示其在各个领域的重要作用。
一、智能助手领域语音识别技术在智能助手领域的应用是最为广泛和深入的。
比如智能音箱、智能手机等设备，都可以通过语音识别技术实现人机交互。
用户可以通过语音指令实现设备的控制，如播放音乐、查询天气、设定闹钟等。
语音助手还可以帮助用户进行语音搜索，快速找到所需信息。
这种便捷的交互方式，大大提升了用户体验，也让人们更加依赖智能助手来解决问题。
二、智能家居领域在智能家居领域，语音识别技术也发挥着重要作用。
通过语音识别技术，人们可以实现对家居设备的远程控制，如智能灯光、智能家电等。
只需简单的语音指令，就能让家居设备按照自己的需求进行操作，提高了生活的便利性和舒适度。
此外，语音识别技术还可以实现智能家居系统的智能化管理，让家庭生活更加智能化、便捷化。
三、医疗保健领域在医疗保健领域，语音识别技术也有着广泛的应用。
医生可以通过语音识别技术记录病历、开具处方等，提高了工作效率和准确性。
患者在就诊时也可以通过语音识别技术进行自助挂号、查询医生信息等操作，节省了大量的时间和人力成本。
此外，语音识别技术还可以应用于医疗影像识别、病症诊断等领域，为医疗保健提供更加智能化的解决方案。
四、教育培训领域在教育培训领域，语音识别技术也有着重要的应用场景。
教师可以通过语音识别技术记录课堂内容、批改作业等，提高了教学效率和质量。
学生可以通过语音识别技术进行语音输入，提高了学习的趣味性和效率。
此外，语音识别技术还可以应用于语言学习、听力训练等方面，为教育培训提供更加个性化和智能化的服务。
五、金融领域在金融领域，语音识别技术也有着重要的应用场景。
银行可以通过语音识别技术实现语音识别支付、语音识别查询等服务，提高了客户的便利性和安全性。
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一：前沿 语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。它是一门交叉学科，正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术。语音识别 技术与语音合成技术结合使人们能够甩掉键盘，通过语音命令进行操作。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。
二：语音识别技术概述 语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(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。 语音识别是解决机器“听懂”人类语言的一项技术。作为智能计算机研究的主导方向和人机语音通信的关键技术，语音识别技术一直受到各国科学界的广泛关注。如今，随着语音识别技术研究的突破，其对计算机发展和社会生活的重要性日益凸现出来。以语音识别技术开发出的产品应用领域非常广泛，如声控电话交换、信息网络查询、家庭服务、宾馆服务、医疗服务、银行服务、工业控制、语音通信系统等，几乎深入到社会的每个行业和每个方面。
三．语音识别的研究历史 语音识别的研究工作始于20世纪50年代，1952年Bell实验室开发的Audry系统是第一个可以识别10个英文数字的语音识别系统。1959年，Rorgie和Forge采用数字计算机识别英文元音和孤立词，从此开始了计算机语音识别。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。 80年代语音识别研究进一步走向深入：HMM模型和人工神经网络(ANN)在语音识别中成功应用。1988年，FULEE Kai等用VQ/I-IMM方法实现了997个词汇的非特定人连续语音识别系统SPHINX。这是世界上第1个高性能的非特定人、大词汇量、连续语音识别系统。 进入90年代后，语音识别技术进一步成熟，并开始向市场提供产品。许多发达国家如美国、日本、韩国以及IBM、Apple、AT&T、Microsoft等公司都为语音识别系统的实用化开发研究投以巨资。同时汉语语音识别也越来越受到重视。IBM开发的 ViaVoice和Microsoft开发的中文识别引擎都具有了相当高的汉语语音识别水平。 进入21世纪，随着消费类电子产品的普及，嵌入式语音处理技术发展迅速[2]。基于语音识别芯片的嵌入式产品也越来越多，如Sensory公司的RSC系列语音识别芯片、Infineon公司的Unispeech和Unilite语音芯片等，这些芯片在嵌入式硬件开发中得到了广泛的应用。在软件上，目前比较成功的语音识别软件有:Nuance、IBM的Viavoice和Microsoft的SAPI以及开源软件HTK，这些软件都是面向非特定人、大词汇量的连续语音识别系统。
四．国内研究历史及现状 我国语音识别研究工作起步于五十年代，但近年来发展很快。研究水平也从实验室逐步走向实用。从1987年开始执行国家863计划后，国家863智 能计算机专家组为语音识别技术研究专门立项，每两年滚动一次。我国语音识别技术的研究水平已经基本上与国外同步，在汉语语音识别技术上还有自己的特点与优势，并达到国际先进水平。中科院自动化所、声学所、清华大学、北京大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学、中国科技大学、北京邮电大学、华中科技大学等科研机构都有实验室进行过语音识别方面的研究，其中具有代表性的研究单位为清华大学电子工程系与中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室。电子工程系语音技术与专用芯片设计课题组，研发的非特定人汉语数码串连续语音识别系统的识别精度，达到94．8％（不定长数字串）和96．8％（定长数字 串）。在有5％的拒识率情况下，系统识别率可以达到96．9％（不定长数字串）和98．7％（定长数字串），这是目前国际最好的识别结果之一，其性能已经 接近实用水平。研发的5000词邮包校核非特定人连续语音识别系统的识别率达到98．73％，前三选识别率达99．96％；并且可以识别普通话与四川话两 种语言，达到实用要求。2000年7月在北京自然博物馆新开设的动物展馆中展出的具有语音识别口语对话功能“熊猫”，采用了我们研发非特定人连续语音识别系统，在展览馆 这样高噪声的环境下，该识别系统的识别率也超过了98％，达到实用要求。通过该系统观众与“熊猫”自然对话可以了解熊猫的生活习惯、生理结构等信息，其形 式生动、活泼，吸引了大量的学生与参观者。
五、语音识别的几种基本方法 一般来说,语音识别的方法有三种：基于声道模型和语音知识的方法、模板匹配的方法以及利用人工神经网络的方法。
(1)基于语音学和声学的方法 该方法起步较早，在语音识别技术提出的开始，就有了这方面的研究，但由于其模型及语音知识过于复杂，现阶段没有达到实用的阶段。 通常认为常用语言中有有限个不同的语音基元，而且可以通过其语音信号的频域或时域特性来区分。这样该方法分为两步实现： 第一步，分段和标号 把语音信号按时间分成离散的段，每段对应一个或几个语音基元的声学特性。然后根据相应声学特性对每个分段给出相近的语音标号 第二步，得到词序列 根据第一步所得语音标号序列得到一个语音基元网格，从词典得到有效的词序列，也可结合句子的文法和语义同时进行。
(2)模板匹配的方法 模板匹配的方法发展比较成熟，目前已达到了实用阶段。在模板匹配方法中，要经过四个步骤：特征提取、模板训练、模板分类、判决。常用的技术有三种：动态时间规整(DTW)、隐马尔可夫（HMM）理论、矢量量化（VQ）技术。 1、动态时间规整(DTW) 语音信号的端点检测是进行语音识别中的一个基本步骤，它是特征训练和识别的基础。所谓端点检测就是在语音信号中的各种段落(如音素、音节、词素)的始点和终点的位置，从语音信号中排除无声段。在早期，进行端点检测的主要依据是能量、振幅和过零率。但效果往往不明显。60年代日本学者Itakura提出了动态时间规整算法(DTW：DynamicTimeWarping)。算法的思想就是把未知量均匀的升长或缩短,直到与参考模式的长度一致。在这一过程中，未知单词的时间轴要不均匀地扭曲或弯折，以使其特征与模型特征对正。 2、隐马尔可夫法(HMM) 隐马尔可夫法(HMM)是70年代引入语音识别理论的，它的出现使得自然语音识别系统取得了实质性的突破。HMM方法现已成为语音识别的主流技术，目前大多数大词汇量、连续语音的非特定人语音识别系统都是基于HMM模型的。HMM是对语音信号的时间序列结构建立统计模型，将之看作一个数学上的双重随机过程：一个是用具有有限状态数的Markov链来模拟语音信号统计特性变化的隐含的随机过程，另一个是与Markov链的每一个状态相关联的观测序列的随机过程。前者通过后者表现出来，但前者的具体参数是不可测的。人的言语过程实际上就是一个双重随机过程，语音信号本身是一个可观测的时变序列，是由大脑根据语法知识和言语需要(不可观测的状态)发出的音素的参数流。可见HMM合理地模仿了这一过程，很好地描述了语音信号的整体非平稳性和局部平稳性,是较为理想的一种语音模型。 3、矢量量化(VQ) 矢量量化(VectorQuantization)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：将语音信号波形的k个样点的每一帧，或有k个参数的每一参数帧，构成k维空间中的一个矢量，然后对矢量进行量化。量化时，将k维无限空间划分为M个区域边界，然后将输入矢量与这些边界进行比较，并被量化为“距离”最小的区域边界的中心矢量值。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。 核心思想可以这样理解：如果一个码书是为某一特定的信源而优化设计的，那么由这一信息源产生的信号与该码书的平均量化失真就应小于其他信息的信号与该码书的平均量化失真，也就是说编码器本身存在区分能力。 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，这些方法大致可以分为两类：无记忆的矢量量化和有记忆的矢量量化。无记忆的矢量量化包括树形搜索的矢量量化和多级矢量量化。
（3）神经网络的方法 利用人工神经网络的方法是80年代末期提出的一种新的语音识别方法。人工神经网络(ANN)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。但由于存在训练、识别时间太长的缺点，目前仍处于实验探索阶段。 由于ANN不能很好的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。
六、语音识别系统的结构 一个完整的基于统计的语音识别系统可大致分为三部分： (1)语音信号预处理与特征提取; (2)声学模型与模式匹配; (3)语言模型与语言处理、
（1）语音信号预处理与特征提取 选择识别单元是语音识别研究的第一步。语音识别单元有单词（句）、音节和音素三种，具体选择哪一种，由具体的研究任务决定。