语音识别的过程是什么?语音识别的方法有哪几种?
语音识别的方法主要包括基于声道模型和语音知识的方法、模式匹配方法、人工神经网络方法3种。
基于声道模型和语音知识的方法起步较早，在语音识别技术提出的最初就出现了相关研究，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程度。模式匹配常用的技术有动态时间规整（DTW）和矢量量化（VQ），统计型模型方法常见的是隐马尔可夫模型；语音识别常用的神经网络有反向传播（BP）网络、径向基函数网络（RBF）及新兴的小波网络。一个完整的基于统计的语音识别系统可大致分为语音信号预处理与特征提取、声学模型与模式匹配、语言模型与语言处理3部分。语音识别目前在自适应能力、健壮性等方面存在一些问题。比如IMB的 Via Voice和 Asiaworks的SPK都需要用户在使用前进行几百句话的训练，以让计算机适应用户的声音特征。大量的训练加大了用户和系统的负担，并且某些应用无法对单个消费者进行训练，限制了语音识别技术的进一步应用。环境杂音或嗓音对语音识别效果影响非常大，目前在公共场合很难实现有效的语音识别。另外，目前的声学模型和语音模型只允许用户使用特定语音进行特定词汇的识别，对语言混合识别和无限词汇识别很难奏效。【摘要】
语音识别的过程是什么?语音识别的方法有哪几种?【提问】
您好，您的问题我已经看到了，正在整理答案，请稍等一会儿哦~【回答】
这么慢【提问】
亲，感谢您的耐心等待，已帮您查到的结果是“语音识别过程主要包括语音信号的预处理、特征提取、模式匹配几个部分。预处理包括预滤波、采样和量化、加窗、端点检测、预加重等过程。语音信号识别最重要的一环就是特征参数提取。提取的特征参数必须满足以下的要求: (1)提取的特征参数能有效地代表语音特征,具有很好的区分性; (2)各阶参数之间有良好的独立性; (3)特征参数要计算方便,最好有高效的算法,以保证语音识别的实时实现。，希望能帮到您!如果您对我的服务满意，辛苦您用您宝贵的发财手给我点个赞【回答】
不好意思小哥哥妹子迷糊了刚才[流泪]【回答】
语音识别的方法主要包括基于声道模型和语音知识的方法、模式匹配方法、人工神经网络方法3种。
基于声道模型和语音知识的方法起步较早，在语音识别技术提出的最初就出现了相关研究，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程度。模式匹配常用的技术有动态时间规整（DTW）和矢量量化（VQ），统计型模型方法常见的是隐马尔可夫模型；语音识别常用的神经网络有反向传播（BP）网络、径向基函数网络（RBF）及新兴的小波网络。一个完整的基于统计的语音识别系统可大致分为语音信号预处理与特征提取、声学模型与模式匹配、语言模型与语言处理3部分。语音识别目前在自适应能力、健壮性等方面存在一些问题。比如IMB的 Via Voice和 Asiaworks的SPK都需要用户在使用前进行几百句话的训练，以让计算机适应用户的声音特征。大量的训练加大了用户和系统的负担，并且某些应用无法对单个消费者进行训练，限制了语音识别技术的进一步应用。环境杂音或嗓音对语音识别效果影响非常大，目前在公共场合很难实现有效的语音识别。另外，目前的声学模型和语音模型只允许用户使用特定语音进行特定词汇的识别，对语言混合识别和无限词汇识别很难奏效。【回答】
研究人和计算机之间信息交换的人工智能领域外围技术是（ ）？ \x09
【提问】
以下（ ）不是目前人工智能技术发展研究的重点趋势。
【提问】
亲都睡觉了你还发啊【回答】
人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换,主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换,是人工智能领域的重要的外围技术【回答】
最后一个你把答案给我发来【回答】
语音识别的技术原理是什么?
语音识别的技术原理是将一段语音信号转换成相对应的文本信息，系统主要包含特征提取、声学模型，语言模型以及字典与解码四大部分，其中为了更有效地提取特征往往还需要对所采集到的声音信号进行滤波、分帧等预处理工作，把要分析的信号从原始信号中提取出来。之后，特征提取工作将声音信号从时域转换到频域，为声学模型提供合适的特征向量；声学模型中再根据声学特性计算每一个特征向量在声学特征上的得分；而语言模型则根据语言学相关的理论，计算该声音信号对应可能词组序列的概率；最后根据已有的字典，对词组序列进行解码，得到最后可能的文本表示。作为语音识别的前提与基础，语音信号的预处理过程至关重要。在最终进行模板匹配的时候，是将输入语音信号的特征参数同模板库中的特征参数进行对比，因此，只有在预处理阶段得到能够表征语音信号本质特征的特征参数，才能够将这些特征参数进行匹配进行识别率高的语音识别。
目前的语音识别技术在哪些方面还有提升空间,未来有哪些应用前景？
您好朋友，目前的语音识别技术在以下方面还有提升空间哈:1.进一步提高可靠性目前语音识别系统很难做到排除各种声学环境因素的影响，而人类语言在日常生活中的随意性和不确定性给语音识别系统造成极大的识别困难。所以，要应用现代技术智能化语音识别系统，以达到更好的识别效果；2.增加词汇量目前语音识别系统使用的声学模型和语音模型过于局限，需要通过改进系统建模方法、提高搜索算法的效率来做到词汇量无限制和多重语言混合，减少词汇量对语音识别系统的限制；3.微型化并降低成本语音识别系统在商业上的用途相当广泛，利用先进的微电子技术，将具有先进功能和性能的语音识别应用系统固化到更加微小的芯片或模块上，可以缩减成本，更方便的推广和使用。语音识别系统和微电子芯片技术的发展将引领信息技术革命到一个新的台阶。语音识别系统使人沟通更加自由，使人可以方便地享受到更多的社会信息资源和现代化服务。这必然会成为语音识别技术研究和应用的重要发展趋势。【摘要】
目前的语音识别技术在哪些方面还有提升空间,未来有哪些应用前景？【提问】
您好朋友，目前的语音识别技术在以下方面还有提升空间哈:1.进一步提高可靠性目前语音识别系统很难做到排除各种声学环境因素的影响，而人类语言在日常生活中的随意性和不确定性给语音识别系统造成极大的识别困难。所以，要应用现代技术智能化语音识别系统，以达到更好的识别效果；2.增加词汇量目前语音识别系统使用的声学模型和语音模型过于局限，需要通过改进系统建模方法、提高搜索算法的效率来做到词汇量无限制和多重语言混合，减少词汇量对语音识别系统的限制；3.微型化并降低成本语音识别系统在商业上的用途相当广泛，利用先进的微电子技术，将具有先进功能和性能的语音识别应用系统固化到更加微小的芯片或模块上，可以缩减成本，更方便的推广和使用。语音识别系统和微电子芯片技术的发展将引领信息技术革命到一个新的台阶。语音识别系统使人沟通更加自由，使人可以方便地享受到更多的社会信息资源和现代化服务。这必然会成为语音识别技术研究和应用的重要发展趋势。【回答】
其次，语音识别技术未来有以下的应用场景哈：1、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也已经完全可以制成专用芯片，大量生产。2、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。一些用户交机、电话机、手机已经包含了语音识别拨号功能，还有语音记事本、语音智能玩具等产品也包括语音识别与语音合成功能。3、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，并且取得很好的结果。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。【回答】
最后为您拓展以下，语音识别技术，又称为自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR），它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理解人类语言，并将其转换为计算机可输入的数字信号的一门技术。【回答】
目前的语音识别技术在哪些方面还有提升空间,未来有哪些应用前景
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。【摘要】
目前的语音识别技术在哪些方面还有提升空间,未来有哪些应用前景【提问】
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。【回答】
