语音识别技术市场风险（语音识别技术所面临的困难）

语音识别技术的面临问题

1、远场语音识别主要面临着回声干扰、室内混响、多信号源干扰以及非平稳噪声的干扰等；针对回声干扰问题，需采取回声消除技术，将设备自身播放的声音从麦克风接收到的信号中除去。

2、①个人隐私泄露：一些不法分子可以通过互联网搜集到大量的声音样本，从而训练出高度逼真的语音模型。这可能导致个人隐私泄露，甚至被用于进行针对性的诈骗。

3、语音识别技术需要能排除各种环境因素的影响。目前，对语音识别效果影响最大的就是环境杂音或嗓音，在公共场合，你几乎不可能指望计算机能听懂你的话，来自四面八方的声音让它茫然而不知所措。

4、现在的问题在于，我们的语音识别还没有发展出先验的路子，无论采用逼格多么高的方法，这只是重复性地走在了单行道上（听到---判断---识别）。

5、接下来，让我们逐一深入探讨这些技术以及它们所面临的问题。语音识别技术语音识别是指将人类的语音信息转化为文字或其他数字形式的过程。

6、不适合的应用场景是嘈杂环境。理由是精度受到干扰。在嘈杂的环境中，语音识别技术的精度会受到干扰，无法达到预期效果，例如机房、厂房等产生大量噪声的场景。

究其原因，我们认为，目前智能语音识别率不高或者识别上语义的曲解是阻碍用户使用智能语音的主要原因；其次就是智能语音支持的应用并非具有不可替代性(采用传统的触控方式仍可完成)；最后就是智能语音使用的效率。

目前，对语音识别效果影响最大的就是环境杂音或嗓音，在公共场合，你几乎不可能指望计算机能听懂你的话，来自四面八方的声音让它茫然而不知所措。

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。环境噪声抵消：在复杂的环境中，如嘈杂的商场或高速公路，语音识别系统的准确性降低。

社交聊天社交聊天时直接用语音输入的方式转成文字，让输入更加便捷；或者在收到语音消息不适合播放时可以转为文字进行查看，满足更多的聊天场景。

语音识别可以应用到的场景：智能家居相对于传统的控制、交互形式，在智能家居领域中使用语音交互对于用户会更加便捷。亚马逊、谷歌、百度、小米、阿里巴巴等企业都先后发布了自己的智能音箱产品。

此外，在智能家居领域，语音识别技术也得到了广泛应用，智能音箱可以通过语音指令控制家电，实现智能家居的场景搭建。除此之外，语音识别技术还可以被用于语音搜索、电话客服等领域。

1、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。环境噪声抵消：在复杂的环境中，如嘈杂的商场或高速公路，语音识别系统的准确性降低。

2、未来语音识别技术的应用前景如下：智能家居：可以控制家里的灯，电视，空调等电器。智能汽车：可以控制汽车的导航，音乐，空调等系统。医疗：可以帮助医生快速记录病人的病历，并帮助病人自我诊断。

3、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。未来，随着人工智能技术的发展和应用，可以预见声波识别技术将越来越普及和便捷。

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。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。

人工智能技术的发展一直处于快速变化的状态，以下是一些可能的人工智能发展趋势：深度学习：深度学习是人工智能的核心技术之一，它已经在许多领域取得了成功，并且仍在不断发展。

人工智能就业机会很多，发展前景很好。随着5G时代的到来，智能技术在社会各个领域的应用进一步扩大，人工智能发展迅速，人工智能方向的毕业生也能在各领域大展拳脚，就业形势良好。

人工智能技术目前的发展现状如下：一方面，深度学习技术是人工智能领域最具影响力的技术之一，通过大量数据的训练，深度学习模型可以在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得突破性进展。

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。

底层技术研发不足我国人工智能技术基础薄弱，核心算法受制于人，人工智能芯片、传感器等关键技术主要依赖国外。“卡脖子”问题成为了我国人工智能发展必须攻克的最大难题。