朝鲜手机语音识别技术研究（朝鲜人智能手机）

语音技术的研究方向主要有

主要研究方向：根据说话方式，孤立语音识别系统，连接词语音识别系统，连续语音识别系统。根据说话人，特点人识别系统，非特点人识别系统。

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。

语音学：研究语音，包括语音的产生、传导和接收、以及言语的声音、语音的描述和分类、单词和连音等。音系学：语音的结构、分布和顺序，以及音节的形式，是有规则的，音系学研究的正是这些规则。

1、“十四五”建设继续推进，高质量、现代化、智能化发展近年来，人工智能在经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面已经产生重大而深远的影响。

2、未来，人工智能的发展将会更加快速和广泛。首先，人工智能将会更加智能化。目前，人工智能还存在一些局限性，例如无法深入理解人类情感、无法进行高度抽象思维等等。

3、-2020年十大AI研究热点分别为深度神经网络、特征抽取、图像分类、目标检测、语义分割、表示学习、生成对抗网络、语义网络、协同过滤和机器翻译。

1、语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代AT&T贝尔实验室的Audry系统，它是第一个可以识别十个英文数字的语音识别系统。但真正取得实质性进展，并将其作为一个重要的课题开展研究则是在60年代末70年代初。

2、中国的语音识别研究起始于1958年，由中国科学院声学所利用电子管电路识别10个元音。直至1973年才由中国科学院声学所开始计算机语音识别。由于当时条件的限制，中国的语音识别研究工作一直处于缓慢发展的阶段。

3、人类基本上能够让计算机把人的语音变成文字的时间可以追溯到上世纪80年代，当时语音识别技术已经开始应用于商业和工业领域，但大多数系统只能识别少量的语音词汇，并且需要使用特定的语音输入设备，例如麦克风和语音控制棒等。

4、唐纳德发明的（他两个合作发明了打印机）。　将计算机的运算结果或中间结果以人所能识别的数字、字母、符号和图形等，依照规定的格式印在纸上的设备。打印机正向轻、薄、短、小、低功耗、高速度和智能化方向发展。

5、语音识别技术的历史是很悠久的，在早很多年之前就出现了相关技术的研发，现在语音识别技术大致分成了扬声器验证以及扬声器识别两种方式。

6、建模运用到的贝叶斯统计建模框架，也就是最大后验概率决策原则。这里算法这种深奥的东西就不说了，除非深度开发，否则直接套用就行了，我本人也是博古通今，还是念书的时分学的。

这首先是因为计算机技术的发展为语音识别的实现提供了硬件和软件的可能，更重要的是语音信号线性预测编码（LPC）技术和动态时间规整（DTW）技术的提出，有效的解决了语音信号的特征提取和不等长匹配问题。

早在计算机发明之前，自动语音识别的设想就已经被提上了议事日程，早期的声码器可被视作语音识别及合成的雏形。而1920年代生产的Radio Rex玩具狗可能是最早的语音识别器，当这只狗的名字被呼唤的时候，它能够从底座上弹出来。

打印机是由约翰·沃特（JohnVaught）、戴夫·唐纳德发明的（他两个合作发明了打印机）。　将计算机的运算结果或中间结果以人所能识别的数字、字母、符号和图形等，依照规定的格式印在纸上的设备。

就发展情况而言，由于现在指纹识别以及面部识别技术的飞速发展，语音识别技术的发展领域是比较受限的，只能说现在是针对需求行业进行研发。

本文核心数据：人工智能技术层重点分类，计算机视觉发展历程，计算机视觉市场规模，语音识别发展历程，语音识别市场规模机器视觉和语音识别是主要市场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。

1、月13日，小度与“听音神童”孙亦廷在语音识别项目中以2：2的成绩战平。随后又在1月21日又一次在人脸识别项目中以2：0的成绩战胜了“水哥”王昱珩，更在最强大脑的收官之战中战胜了人类代表队的黄政与Alex。

2、年我国人工智能带动产业从而规模为38525亿元，初步估计2020年达到5727亿元，同比增长高达483%。机器视觉和语音识别是主要市场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。

3、大疆麦克风2代已经于2021年3月18日发布。解释：据大疆官网消息，麦克风2代采用了全新的设计，支持USB Type-C接口以及无线连接，适用于Mavic Air Mavic Mini、Pocket 2以及Osmo Mobile 3和Osmo Mobile 4等产品。

4、人工智能已经在许多领域取得了显著的进展，但它还有很长的路要走。目前，人工智能已经可以实现自然语言处理、计算机视觉、语音识别、自动驾驶等一系列任务。近年来，深度学习技术的发展使得人工智能在许多领域的表现更加优秀。

5、据统计，截至去年，我国在人工智能领域取得重要进展，相关国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第二，部分领域关键核心技术实现重要突破。

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。

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。

简单应用原理通常语音识别有两种工作模式，唤醒模式和识别模式。所谓唤醒模式，即应用处于待唤醒状态，此种状态引擎会一直在后台录音，用于判别是否有【唤醒词】，如果识别到唤醒词，即转为识别模式。

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。