语音识别怎么判断语义分类正确（语音识别怎么判断语义分类正确还是错误）

自动语音识别的分类

声纹识别：固定的人声，其他人不可以，这种功能目前比较少人做；非人声识别：只要指令对，所有人都可以控制，常用的就是这种。

根据识别的对象不同，语音识别任务大体可分为3类，即孤立词识别（isolated word recognition），关键词识别（或称关键词检出，keyword spotting）和连续语音识别。

语音识别芯片分类按照使用者的限制而言，语音识别芯片可以分为特定人语音识别芯片和非特定人语音识别芯片。

语音识别（speech recognition) 利用计算机自动对语音信号的音素、音节或词进行识别的技术总称。语音识别是实现语音自动控制的基础。

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。

语音识别的过程和方法具体如下：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。

语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。

语音识别技术是一种将语音转换为文本的技术。它通常包括两个主要步骤：语音预处理和语音识别。语音预处理步骤包括语音信号的采集、降噪、分帧、特征提取等操作。

1、比如一些支持语音功能的智能家居，首先把应用唤醒（比如，小爱同学），然后说指令（比如，开空调）。语音识别引擎识别出语义，把结果（json数据）给到APP，APP把结构化的语义进行分类处理。

2、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。

3、美国、新加坡等地聚集了一批来自大陆、台湾、香港等地的学者，研究成果已达到相当高水平。因此，国内除了要加强理论研究外，更要加快从实验室演示系统到商品的转化。语音识别系统可有不同的分类方式。

4、总之，语音识别技术和生物识别技术作为当下目前比较流行的新技术，在人们的生活中得到了广泛的应用。这两种技术有着自己独特的优势，可以帮助我们更快捷、更安全地完成各项工作，未来相信这些技术还会有更加广泛的应用前景。

5、近年来，随着人工智能热潮的袭来，以智能语音为代表的各类应用也层出不穷。

6、语音识别技术是连接主义类型。语音识别、语音合成和语义理解技术等属于连接主义的成果，同时，也使用了知识库等属于符号主义的成果。

语音识别技术，又称语音识别，是将语音信号转换成文本的过程。它通过对语音的频谱和时间特征进行分析和识别来实现这一目的。语音识别系统通常由以下几部分组成：语音捕捉器、特征提取器、语言模型和识别器。

语音识别技术的原理是：首先，将语音信号转换成数字信号，然后，通过语音识别算法，将数字信号转换成文本。语音识别算法的核心是语音识别模型，它可以根据语音信号的特征，将语音信号转换成文本。

语音识别的原理可以从两方面理解，分别是数据库、算法与自学习。

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。

语音识别技术，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。

它通常包括两个主要步骤：语音预处理和语音识别。语音预处理步骤包括语音信号的采集、降噪、分帧、特征提取等操作。其中特征提取是指从语音信号中提取具有语音识别意义的信息，这些信息可以是声谱图、倒谱图等。