语音识别技术的发展状况（语音识别技术论文）

语音识别的发展史

1、这首先是因为计算机技术的发展为语音识别的实现提供了硬件和软件的可能，更重要的是语音信号线性预测编码（LPC）技术和动态时间规整（DTW）技术的提出，有效的解决了语音信号的特征提取和不等长匹配问题。

2、早在计算机发明之前，自动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Radio Rex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。

3、打印机是由约翰·沃特（JohnVaught）、戴夫·唐纳德发明的（他两个合作发明了打印机）。　将计算机的运算结果或中间结果以人所能识别的数字、字母、符号和图形等，依照规定的格式印在纸上的设备。

4、就发展情况而言，由于现在指纹识别以及面部识别技术的飞速发展，语音识别技术的发展领域是比较受限的，只能说现在是针对需求行业进行研发。

5、本文核心数据：人工智能技术层重点分类，计算机视觉发展历程，计算机视觉市场规模，语音识别发展历程，语音识别市场规模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。

由于现在指纹识别以及面部识别技术的飞速发展，语音识别技术的发展领域是比较受限的，只能说现在是针对需求行业进行研发。

这首先是因为计算机技术的发展为语音识别的实现提供了硬件和软件的可能，更重要的是语音信号线性预测编码（LPC）技术和动态时间规整（DTW）技术的提出，有效的解决了语音信号的特征提取和不等长匹配问题。

技术新发展1）将机器学习领域深度学习研究引入到语音识别声学模型训练，使用带RBM预训练的多层神经网络，极大提高了声学模型的准确率。

目前，语音识别技术属于中国AI领域中最为成熟落地的技术之一，在国家政策的强力扶持下，预计未来能够加速在垂直行业的渗透和布局。——更多数据参考前瞻产业研究院发布的：《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

具有很好的知识学习能力。人类已经初步掌握了让机器人理解人类语言的技术，赋予人类高度智能的听觉能力，使其适应寒冷、无感情的机器。

语音识别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。

缺乏情感和意识：目前的AI系统缺乏情感和意识，它们无法体会情感、理解人类情感和表达复杂情感。

数据隐私问题：随着AI技术的普及，个人隐私和数据安全越来越受到关注。一些AI技术需要收集和使用海量的个人数据，但是这些数据往往包含着用户的隐私信息。

协作瓶颈：AI需要与人类和其他智能体进行有效的沟通和协作，但目前还存在语言理解、情感表达、共同意图等多方面都需要同时有突破性进展。

人工智能发展的瓶颈主要集中在以下几个方面：计算能力 - 现有的计算机技术和硬件水平仍无法满足人工智能应用对大规模数据分析和处理的需求。特别是在深度学习等需要海量运算的领域，需要更高效、更强大的计算设备来支持。

1、人工智能是一个前景广阔、前途光明的领域。随着人工智能技术的逐步成熟和应用范围的扩大，人工智能领域已经成为当前最具前景和最有发展潜力的行业之一。

2、随着人工智能的日益成熟，它将会陆续普及到其他领域，继续深入发展，从未来发展趋势看，人工智能的发展前景是十分广阔的。

3、同时，人工智能将会带来更多的就业机会。除了这些好处以外，人工智能的弊端也是比较明显的。人工智能在带来就业机会的同时，也造成了人才的两极分化，一部分人才将成为企业的稀缺人才，而另一部分则将会因人工智能而失业。

4、相信未来，人工智能与人类的合作将会创造出更加美好的世界。最重要的一点是，人类与AI可以形成一种合作关系，相互补充，共同发展。