语音识别里目前用的比较多的技术是网络（语音识别技术的应用）

语音识别是属于计算机的什么技术?

1、语音识别是计算机在人工智能方面的应用，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

2、语音识别技术，2006年年初中央台新闻联播曾经报道，中科院研制出了一种语音识别技术，现场图像显示，该设备(电脑)放在正在播放电视新闻的电视旁边，设备所在电脑屏幕上随着新闻的语音显示出新闻里说的文字，智能化相当高。

3、人工智能技术包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

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。

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。

此外，语音识别技术还可以配合智能门锁等设备，从而方便用户通过语音指令来开锁。这种用途可以使得人们的生活变得更加安全、方便和智能化。除了家庭，企业环境中人工智能语音识别技术也有广泛应用。

1、另外，人工智能语音识别技术还可以用于医疗保健机构的管理。例如，医院可以使用语音识别技术来管理医生和员工的日程安排、病人就诊情况和药物储备情况等信息。这有助于实现医疗保健机构的高效运作和平衡资源的分配。

2、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。

3、此外，在智能家居领域，语音识别技术也得到了广泛应用，智能音箱可以通过语音指令控制家电，实现智能家居的场景搭建。除此之外，语音识别技术还可以被用于语音搜索、电话客服等领域。

4、最常见的车辆导航，可以接受驾驶人的语音指令，根据目的地启用地图和导航，然后再根据车辆定位的反馈向驾驶人发出指示。以上仅仅是语音识别众多应用场景的一部分，相信随着语音识别技术的进步，还会出现更多的应用方向。

第一阶段：语音到文本的过程。信号源→设备（捕获音频输入）→增强音频输入→检测语音→转换为其他形式（如文本）第二阶段：响应过程。处理文本（如用NLP处理文本，识别意图）→操作响应。

一般来说，语音识别的方法有三种：基于声道模型和语音知识的方法、模板匹配的方法以及利用人工神经网络的方法。

机器学习是一种使用算法和数学模型来分析和理解数据的方法。它通过训练模型来识别、分类和预测数据，从而实现人工智能。机器学习主要分为有监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。

百度百科定义人工智能是“研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学”，将其视为计算机科学的一个分支，指出其研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

使计算机可以实现精准的语音识别能力。文本标注：当对文本进行数据标注时，它只是帮助人工智能和机器改进语音识别的一种方式。通过标注，人工智能可以更好地理解人类之间的交流和说话过程。

从人工智能的视角来看，计算机视觉要赋予机器“看”的智能，与语音识别赋予机器“听”的智能类似，都属于感知智能范畴。语音识别语音识别需要经过预处理、特征提取、声学模型训练、语言模型训练、语音解码等过程。

浅谈计算机人工智能论文篇一《计算机在人工智能中的应用研究》摘要：近年来，随着信息技术以及计算机技术的不断发展，人工智能在计算机中的应用也随之加深，其被广泛应用于计算机的各个领域。

语音识别技术的原理是：首先，将语音信号转换成数字信号，然后，通过语音识别算法，将数字信号转换成文本。语音识别算法的核心是语音识别模型，它可以根据语音信号的特征，将语音信号转换成文本。

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ASR的最大优势在于使得人机用户界面更加自然和容易使用。

语音识别技术，又称语音识别，是将语音信号转换成文本的过程。它通过对语音的频谱和时间特征进行分析和识别来实现这一目的。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。

概念语音识别是指将声音内容转换成文字的技术。它是一门交叉的、非常复杂的学科，需要具备生理学、声学、信号处理、计算机科学、模式识别、语言学、心理学等相关学科的知识。

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。