语音识别可以使用的特征有什么（语音识别的具体应用）

语音识别的声学特征

声学特征的提取与选择是语音识别的一个重要环节，声学特征的提取既是一个信息大幅度压缩的过程，也是一个信号解卷过程，目的是使模式划分器能更好地划分。

常见的一种变换方法是提取MFCC特征，根据人耳的生理特性，把每一帧波形变成一个多维向量，可以简单地理解为这个向量包含了这帧语音的内容信息。这个过程叫做声学特征提取。

语音的特点第是由人的发音器官发出来的；第不同的声音代表了不同的意义；第三、其作用在于社会交际。其中最主要的区别就在于：语音代表了一定的语义，是它的“社会性”。

.语音识别系统，分训练和解码两阶段。训练，即通过大量标注的语音数据训练声学模型，包括GMM-HMM、DNN-HMM和RNN+CTC等；解码，即通过声学模型和语言模型将训练集外的语音数据识别成文字。

说说提取声学特征该如何完成：当语音输入之后，首先停止模电转换，将模仿信号转变为数字信号，再停止静音切除去掉无关噪音，然后停止分帧。

是由语言学之父索绪尔提出来的言语指人们具体使用的词句，或指说话者可能说出、可能理解的全部内容。语言具有全民性，言语具有个人性；语言是抽象的，言语是具体的；语言是有限的，言语是无限的；语言是静态的，言语是动态的。

指向性：语言具备指向性，语言的指向性使语言的含义描述可以指向对应的事、物。如：树、人、上等。语言的指向性受人为认可的事实。

霍凯特的13个语言特征如下：口耳通道，这是一种声音和听觉的传播通道，使得语言可以通过声音和听觉进行交流。四散传播与定向接收，这意味着语言信号可以在一定范围内被任何具有听觉系统的人听到。

语言的移位特征指的是语言可以用来指示不同的空间和时间，信息的移植程度是指它的前因、后果的基本特征脱离传递信息的时间、地点的程度。

语音识别应用场景有下面几个方面语音输入摆脱生僻字和拼音障碍，使用语音即时输入。略带口音的普通话、粤语四川话方言、英文，均可有效识别，并可根据句意自动纠错、自动断句添加标点，让输入更快捷，沟通交流更顺畅。

语音识别技术最常见的应用就是智能语音助手，如“小度在家”和“小爱同学”，它们可以帮助用户完成语音指令的识别、语音合成和自然语言理解等复杂工作。就是VoiceUI在KeyUI的边上加上一个VoiceUI。

语音识别技术的应用非常广泛，可以用于智能客服、智能家居、智能导航、智能汽车等领域。它可以帮助人们更快更准确地完成任务，提高工作效率。此外，它还可以用于语音识别软件，帮助人们更快更准确地输入文字，提高工作效率。

语音识别技术的应用主要有以下两个方面。一是用于人机交流。

1、能够体现语音信号特征的参数包括：(1)基于LPC的倒谱参数；(2)Mel系数的倒谱参数；(3)采用前沿数字信号处理技术的特征分析手段，如小波分析、时/频域分析、人工神经网络等。

2、声音特征提取：使用声音特征提取技术，对收集的声音样本进行特征提取，提取出的特征包括音高、响度、共振峰频率、时长等。

3、声学特征的提取既是一个信息大幅度压缩的过程，也是一个信号解卷过程，目的是使模式划分器能更好地划分。由于语音信号的时变特性，特征提取必须在一小段语音信号上进行，也即进行短时分析。

4、主要是频谱特征，特别是频率的组合。不同的声音，频率组合是不一样的。

5、声音识别，又称语音识别，是一种计算机技术，可以将说话人的语音转换为文本。这需要结合语音信号处理、语音识别算法和自然语言处理技术。语音信号处理包括语音采集、预处理、特征提取和语音压缩。