语音技术的研究方向主要有说话人识别（语音技术的未来发展）

语音识别技术的研究方向

语音技术在计算机领域中的关键技术有自动语音识别技术(ASR)和语音合成技术(TTS)。让计算机能听、能看、能说、能感觉，是未来人机交互的发展方向，其中语音成为未来最被看好的人机交互方式，语音比其他的交互方式有更多的优势。

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。

语音识别技术属于人工智能方向的一个重要分支，涉及许多学科，如信号处理、计算机科学、语言学、声学、生理学、心理学等，是人机自然交互技术中的关键环节。语音识别较语音合成而言，技术上要复杂，但应用却更加广泛。

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。

目前，科大讯飞也已经在第二个层面感知智能（包括语音合成、语音评测、语音识别等）实现技术突破；认知智能已经成为当下人工智能破局的着力点。

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。

1、未来的人工智能将会是更加智能化，它将会具备更加强大的计算能力和更加精准的数据分析能力，能够更加准确地预测和分析各种复杂的情况和问题。

2、语音、声音、图像和视频的识别能力将得到提升在接下来的几年里，人工智能对于语音、声音、图像和视频的识别能力将得到进一步的改进和提升，进而显著改进我们与设备间的交互方式。

3、人工智能未来走进千家万户，造福人类人工智能可以为我们带来更加便利和人性化的服务，比如智能家居、智能汽车和智能机器狗等等，就能很好的帮助人类从复杂的工作中解脱出来。

4、畅想声波识别技术具有广阔的发展前景，可以应用于多个领域。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。

5、通信：智能外呼系统，客户数据处理（订单管理系统），通信故障排除，病毒拦截（360等），骚扰信息拦截等医疗：利用最先进的物联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化。

6、智能交互：智能交互是让计算机能够与人类进行自然和智能的对话交互的技术，包括语音助手、智能客服、机器人等。自动驾驶：自动驾驶是利用人工智能技术实现车辆自主驾驶的技术，包括车道保持、自动泊车、交通拥堵处理等。

1、北京中科信利技术有限公司是一家以开发语音技术为核心的人机界面高技术公司，致力于开发音频信息分类与检索的核心技术。

2、在今天2013年中期这个时间点来看，语音识别国内最活跃的、最卓越的，是云知声和科大讯飞。

3、语音技术实现了人机语音交互，使人与机器之间沟通变得像人与人沟通一样简单。语音技术主要包括语音合成和语音识别两项关键技术。让机器说话，用的是语音合成技术；让机器听懂人说话，用的是语音识别技术。

4、这个是传说中的听写机，目前没有一个公司能做得好。

5、曾任俄勒冈科学和健康大学的副教授(Associate Professor， Oregon Health & ScienceUniversity)。

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。话筒将声波转换为电压信号，然后通过A/D装置（如声卡）进行采样，从而将连续的电压信号转换为计算机能够处理的数字信号。

一个完整的语音识别系统通常包括信号处理和特征提取、声学模型、语音模型和解码搜索这四个模块。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。语音捕捉器负责将语音信号采集并进行数字化处理。特征提取器对采集的语音信号进行分析，提取有用的频谱和时间特征。

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。

加窗和分帧都是语音信号提取特征的预处理阶段，先分帧，后加窗，再做快速傅里叶变换。

杭州音通软件有限公司是由国家教育部和浙江省人民政府联办并依托浙江大学而成立的高新技术公司，音通公司主要致力于计算机语音技术的研发并逐步开拓语音识别、语音流媒体传输等其它语音领域的研究。

Pi和Sigma Xi协会的会员。张益肇博士已在国际著名的杂志和学术会议上发表了多篇关于语音技术、神经网络和遗传算法方面的论文，是多项专利和正在申请的专利的拥有者。他的主要研究方向是自然语言理解、机器学习和信号处理。

近年来，人工智能（AI）正在不断释放科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，深刻改变着人类生产生活方式和思维方式，推动社会生产力整体跃升。

一个完整的基于统计的语音识别系统可大致分为三部分：(1)语音信号预处理与特征提取；(2)声学模型与模式匹配；(3)语言模型与语言处理、语音信号预处理与特征提取选择识别单元是语音识别研究的第一步。

随着AI快速发展的今天，语音识别也成为众多设备的标配，语音识别开始被越来越多人的关注，国外微软、苹果、谷歌，国内的科大讯飞、思必弛、云知声等厂商都在研发语音识别新策略新算法，似乎人类与语音的自然交互渐行渐近。

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。