语音识别技术的文献综述（语音识别技术的文献综述是什么）

语音识别的发展史

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。

智能语音记录仪器的发展历史具体如下：1952年，贝尔实验室发明了自动数字识别机，科学家对智能语音有了模糊的概念。1964年，IBM在世界博览会上推出了数字语音识别系统，语音技术也自此走出了实验室。

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。

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。

语音识别就是研究让机器最终能听懂人类口述的自然语言的一门学科。

语音识别器：能够将用户语音转化成文本或者命令，实现语音控制和输入。语音识别器的核心结构是语音信号采集和处理、语音识别引擎和语音指令生成引擎等。

其中，语音识别处于推广和普及阶段，三至五年之后，计算机的语言识别能力会超过人类。10年之内，视觉方面的图像识别也会发展得非常好。无人驾驶汽车领域，已经能够实现一些类似能够分析过去的人工智能功能。

多媒体系统利用语音识别进行输入体现了多媒体技术的语音识别技术。语音识别是机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本文件或命令的技术。

语音识别技术原理及应用语音识别技术是一种计算机技术，它可以将人类说出的话语转换成文字或数字。它是一种自然语言处理技术，可以将语音信号转换成文本，从而实现人机交互。

语音识别技术和机器翻译技术。语音识别技术是将语音信号转换为文本的技术，它通过分析语音信号的频率、声音强度、语速等特征，将语音信号转换为文本。

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。

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。进入80年代以后，随着计算机应用技术在中国逐渐普及和应用以及数字信号技术的进一步发展，国内许多单位具备了研究语音技术的基本条件。

在理论上，LP技术得到进一步发展，动态时间归正技术（DTW）基本成熟，特别是提出了矢量量化（VQ）和隐马尔可夫模型（HMM）理论。在实践上，实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立语音识别系统。

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。

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。

作为多年来全球测评领域最重要的安全技术进展之一，生物语音识别技术已于2023年2月8日覆盖全球130多个举行托福考试的国家和地区。

据一些研究预测，2030年或有4亿岗位被人工智能取代。另一些人认为，人工智能不会取代人类的所有工作，因为它还存在以下局限：人工智能还不能完全模拟和超越人类的感性思维、情感交流、道德判断和价值观等方面。