语音识别技术课例分析报告（语音识别技术课例分析报告总结）

自动语音识别的应用说明

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。

1、Rokid，在原理在实质上没有几差别：就是语音输入后，停止特征提取，将提取的特征值放进模型库里，再不时地停止锻炼和匹配，最终解码得到结果。

2、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。

3、HTK提供了丰富的语音数据处理，以及训练和解码的工具。语音识别，分为孤立词和连续词语音识别系统。早期，1952年贝尔实验室和1962年IBM实现的都是孤立词（特定人的数字及个别英文单词）识别系统。

4、语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，其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，例如按键、二进制编码或者字符序列。

5、原理：主流的大词汇量语音识别系统多采用统计模式识别技术。典型的基于统计模式识别方法的语音识别系统由以下几个基本模块所构成：信号处理及特征提取模块。该模块的主要任务是从输入信号中提取特征，供声学模型处理。

1、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。

2、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。

3、解析：语音识别的基本过程根据实际中的应用不同，语音识别系统可以分为：特定人与非特定人的识别、独立词与连续词的识别、小词汇量与大词汇量以及无限词汇量的识别。但无论那种语音识别系统，其基本原理和处理方法都大体类似。