语音识别需要哪些技术（语音识别需要什么语言）

语音技术的研究方向主要有

主要研究方向：根据说话方式，孤立语音识别系统，连接词语音识别系统，连续语音识别系统。根据说话人，特点人识别系统，非特点人识别系统。

未来的主要研究方向是，通过深度学习来替代Hidden Markov Models，如基于递归神经网络的深度神经网络（DNN）进行声学建模，使得语音识别系统变得更为简单。

语音学：研究语音，包括语音的产生、传导和接收、以及言语的声音、语音的描述和分类、单词和连音等。音系学：语音的结构、分布和顺序，以及音节的形式，是有规则的，音系学研究的正是这些规则。

语音学的应用方面，除教学和语言学研究外，已遍及与人的语言有关的各个学科，主要如：言语矫治、通信工程、自动控制、以及人工智能等方面。

主要研究方向包括：语音信号处理、语音识别、语种识别、说话人识别/确认（声纹识别/确认）、关键词检测、以音频为载体的信息掩蔽（水印）、目标音频检索、基于内容的音乐检索、目标人变声、数字化家庭等。

语音听写和语音转写都是人工智能领域中的重要研究方向，其开发重点和难点主要包括以下几个方面：声学建模与特征提取：声学建模是语音听写和语音转写的基本技术之一，它的目的是将声音信号转化为文本结果。

语音识别是一种计算机技术，它可以将人类语音转换为文本。它通过捕捉人类语音并将其转换为数字信号来实现这一目的。语音识别系统通常使用一组特定的算法来分析和识别语音信号。

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，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。

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。

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。

语音识别一般要经过以下几个步骤：①语音预处理，包括对语音的幅度标称化、频响校正、分帧、加窗和始末端点检测等内容。

麦克风接收语音信号。语音信号放大。语音信号AD转换。语音信号关键数据提取。对比语音数据库寻找匹配。生成文字显示。

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。

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术。语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。语音识别技术是一种将语音转换为文本的技术。

语音识别是指将声音内容转换成文字的技术。它是一门交叉的、非常复杂的学科，需要具备生理学、声学、信号处理、计算机科学、模式识别、语言学、心理学等相关学科的知识。

1、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。

2、语音识别技术原理及应用语音识别技术是一种计算机技术，它可以将人类说出的话语转换成文字或数字。它是一种自然语言处理技术，可以将语音信号转换成文本，从而实现人机交互。

3、语音识别是一种计算机技术，它可以将人类语音转换为文本。它通过捕捉人类语音并将其转换为数字信号来实现这一目的。语音识别系统通常使用一组特定的算法来分析和识别语音信号。

4、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。

1、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。

2、语音识别就是研究让机器最终能听懂人类口述的自然语言的一门学科。

3、语音识别器：能够将用户语音转化成文本或者命令，实现语音控制和输入。语音识别器的核心结构是语音信号采集和处理、语音识别引擎和语音指令生成引擎等。