语音识别技术典型系统（语音识别技术的典型应用）

语音识别系统可分为哪几类(语音识别系统的分类)

根据识别的对象不同，语音识别任务大体可分为3类，即孤立词识别（isolated word recognition），关键词识别（或称关键词检出，keyword spotting）和连续语音识别。

根据语音识别实际应用中的不同，语音识别系统可以分为：特定人与非特定人的语音识别、独立词与连续词的语音识别、小词汇量与大词汇量以及无限词汇量的语音识别。但无论哪种语音识别系统，其基本原理和处理方法大体相同。

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。

1、一个完整的语音识别系统通常包括信号处理和特征提取、声学模型、语音模型和解码搜索这四个模块。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技。

2、一个连续语音识别系统大致可分为五个部分，预处理模块、声学特征提取，声学模型训练，语言模型训练和解码器。

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。

年贝尔研究所Davis等人研究成功了世界上第一个能识别10个英文数字发音的实验系统。1960年英国的Denes等人研究成功了第一个计算机语音识别系统。

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。

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。

在Nuance工作期间，他曾从事自信度分析，声学建模，语音检测等领域的研究工作。他领导研究人员开发了 Nuance产品的日文版本，这是世界上第一个开放式日语语音识别系统。

该系统主要有下面一些从事智力活动的功能：问题的诊断、意识、决策等推理联想功能；学习、认识、理解能力；自然语言的理解与翻译能力；语音识别、人机智能对话；符号、图形图象、景物等视觉识别能力等。

就在这里，他开创性地运用统计学原理开发出世界上第一个“非特定人连续语音识别系统”，被“商业周刊”授予当年“最重要科学创新奖”，确立了他在信息技术研究领域的泰斗地位。 1988年，《商业周刊》授予该系统“最重要科学创新奖”。