国内语音识别技术的研究现状与发展论文（语音识别技术应用现状）

中文语音识别系统搭建流程笔记

wav.txt是音频文件的相对路径通常来讲，语音识别常用的特征有MFCC、Fbank和语谱图。在本项目中，暂时使用的是80维的Fbank特征，提取特征利用python_speech_features库，将特征提取后保存成npy文件。

在“声音、语音和音频设备”窗口中单击“语音”。注意如果您没有“声音、语音和音频设备”窗口，但是有“声音和音频设备”窗口，则语音组件可能在一个单独的窗口中。在这种情况下，请按照下列步骤操作：查找“语音识别”选项卡。

语音识别过程语音信号采集语音信号采集是语音信号处理的前提。语音通常通过话筒输入计算机。话筒将声波转换为电压信号，然后通过A/D装置（如声卡）进行采样，从而将连续的电压信号转换为计算机能够处理的数字信号。

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使用Via Voice时所用的麦克风应该要为语音识别提供高质量的声音数据。办有对麦克风进行了正确的设置之后，我们才能让Via Voice接收和处理我们的声音。

语音识别技术语音识别技术最常见的应用就是智能语音助手，如“小度在家”和“小爱同学”，它们可以帮助用户完成语音指令的识别、语音合成和自然语言理解等复杂工作。

智能语音技术的关键部分主要包括语音识别、语音处理、语音合成等，随着相关技术的不断成熟，智能语音已经逐渐进入加速应用阶段，在车载语音、智慧教育、智能安防、智能家居、智慧医疗等领域都将出现智能语音技术的身影。

语音识别技术的应用情况目前的语音识别技术在以下方面仍有提升空间：多语言支持：目前大多数语音识别系统只支持英语或某些主要语言，对于少数语言的支持较差。

以下是几个AI 可能会应用的场景：语音识别： AI 可以用于将歌手的演唱语音转换成文字或乐谱，或者直接转换成可听的音乐。这可以帮助音乐人更好地理解歌曲的结构和情感表达，同时也可以为歌手提供更好的指导和反馈。

畅想声波识别技术具有广阔的发展前景，可以应用于多个领域。首先，随着智能家居、智能音箱等产品的普及，声波识别技术已经成为了人机交互的重要手段之一。

自然语言处理 (NLP)：NLP 技术可用于语音识别、机器翻译、文本分类、情感分析等应用。例如，智能客服系统可以通过 NLP 技术对用户的提问进行机器学习 (ML)：ML 技术可用于数据挖掘、预测分析、个性化推荐等应用。

1、作为多年来全球测评领域最重要的安全技术进展之一，生物语音识别技术已于2023年2月8日覆盖全球130多个举行托福考试的国家和地区。

2、据一些研究预测，2030年或有4亿岗位被人工智能取代。另一些人认为，人工智能不会取代人类的所有工作，因为它还存在以下局限：人工智能还不能完全模拟和超越人类的感性思维、情感交流、道德判断和价值观等方面。

3、COVID-19疫情的影响：今年受新冠疫情的影响，导致全球经济陷入衰退，大量公司人员减少，给就业市场造成较大的影响，包括AI行业的工作岗位。因此，AI行业的就业场暂时相对疲软。

除此之外，AI技术的发展还会对人工就业产生一定的影响。一些低技能、低薪酬的工作可能会被AI技术所取代，导致一些人工岗位减少。

市场规模：中国人工智能行业呈现高速增长态势人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，近年来，中国人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。

产品技术水平落后在深度学习技术方面，由于计算成本高，国内的人工智能企业主要集中在软件上，硬件投入较少，因此缺乏相关的技术积累。此外，受芯片等技术影响，使得在国内的研发投入普遍较低，整体技术水平较低。

机器视觉和语音识别是主要市场技术层是基于基础理论和数据之上，面向细分应用开发的技术。中游技术类企业具有技术生态圈、资金和人才三重壁垒，是人工智能产业的核心。