语音识别技术研究背景（语音识别的研究背景及意义）

语音识别技术的历史

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。

由于当时条件的限制，中国的语音识别研究工作一直处于缓慢发展的阶段。进入80年代以后，随着计算机应用技术在中国逐渐普及和应用以及数字信号技术的进一步发展，国内许多单位具备了研究语音技术的基本条件。

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。

语音识别技术（ASR，Automatic Speech Recognition）是一门研究如何将人类的语音自动转换为计算机能够识别的字符的技术。

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

5、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。

2、多媒体系统利用语音识别进行输入体现了多媒体技术的语音识别技术。语音识别是机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本文件或命令的技术。

3、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。

4、语音识别是属于计算机的什么技术：语音识别是模式识别的一个分支，又从属于信号处理科学领域，同时与语音学、语言学、数理统计及神经生物学等学科有非常密切的关系。另一方面，语音也是人类赖以进行思维的主要工具。

5、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。

6、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。

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。