语音识别技术有哪些特点（语音识别技术有哪些特点和作用）

语音识别系统主要包含哪四大部分

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。

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。

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”。

语速中等。语音特征包括：能量，短时能量，声强和声强级（声压和声压级），过零率，基频、基音周期、音高–有代码，共振峰，语速，谱特征，综合英语freshstart课文的语音特征是语速中等。

简单性：主要表现语法上，简单有规则，没有什么随意性；构词简单、一词多义和一词多用，可以和不同的介词组合不同的含义；口语语感轻松自然、朗朗上口。

没有复辅音，声母都是单个的辅音，没有两三个辅音联在一起的现象，因此，音节的结构形式比较整齐，音节的界限也就比较分明。元音占优势，汉语的音节可以没有辅音，但不能没有元音。

智慧社会是一种基于信息化、智能化和互联网的新型社会，它以人脸识别、语音识别、图像识别和文字识别为主要特征。

智能社会的三大特征依次是万物感知、万物互联以及万物智能。

智能交互：AI系统可以通过自然语言处理、语音识别和图像识别等技术，与人类进行智能交互，提供更加友好和便捷的用户体验。大数据处理能力：AI系统具有强大的数据处理和分析能力，可以处理大量复杂的数据，挖掘其中的规律和价值。

智能化人工智能的最大特点就是智能化。它可以像人类一样思考、判断、决策，甚至可以超越人类的智慧。通过模拟人类的智能，人工智能可以自主地进行学习和进化，不断提高自身的智能水平和应用能力。

模式识别即计算机通过数学的技术方法对模式的判读及自动处理进行研究。计算机模式识别的实现，是研发智慧机器的突破点，其使人类深度的认识自身智慧。其识别特点为准确、快速以及高效。计算机的模式识别过程相似于人类的学习过程，如语音识别。

信息化和数字化：智慧城市以信息技术和数字技术为基础，将城市的基础设施、公共服务等进行数字化管理和信息化运营。智能化和自动化：智慧城市利用人工智能、物联网、云计算等技术，实现城市的自动化和智能化。