語音識別技術有哪些應用場景？

近年來，全球各行各業都遭受了新冠疫情的衝擊，越來越多的企業致力於研發新興技術，為疫情防控做出貢獻。目前市面上已經推出了一款語音識別智慧電梯系統，透過語音識別技術和電梯控制系統相結合，可有效地避免人們在乘用電梯時存在的接觸感染風險。

什麼是語音識別技術？

語音識別技術的目標就是將人類語音中的詞彙內容轉換為計算機可讀的輸入。

語音識別技術的原理就是讓機器透過識別，把語音訊號轉變為文字，然後將理解轉變為指令的技術。目的就是為了使機器能夠“聽懂”人在說什麼，並作出相應的反應。

語音識別系統由聲學識別模型和語言理解模型兩部分組成，分別是對語音到音節和音節到字的計算。一個連續語音識別系統包含了特徵提取、聲學模型、語言模型和解碼器這四個主要部分。

特徵提取是指在除去語音訊號中對於語音識別無用的資訊後，保留能夠反映語音本質特徵的關鍵資訊，對其進行處理，再用特定的形式表示出來，用於後續的進一步處理。

聲學模型可以理解為是對聲音進行建模，把語音輸入轉換為聲學表示的輸出。

語言模型是用來計算出一個句子出現機率的模型，簡單來說，就是計算出這個句子在語法上是否正確的機率。

解碼器就是指語音技術中的識別過程。

語音識別的本質就是一種模式識別的過程，將未知的語音模式與以知的語音模式進行對比，最佳匹配的參考模式就被視為識別結果。

語音識別技術的應用場景

語音輸入

智慧語音輸入，可擺脫生僻字和拼音障礙，由實時語音識別實現，為使用者節省輸入時間、提升輸入體驗。

語音搜尋

語音識別技術可用於語音搜尋中，將搜尋的內容直接以語音的方式輸入，應用於手機搜尋、網頁搜尋、車載搜尋等多種搜尋場景，很好地解放了人們的雙手，讓搜尋變得更加高效。

語音指令

語音識別技術可用於語音指令中，不需要手動操作，可透過語音直接對裝置或者軟體釋出命令，控制其進行操作，適用於影片網站、智慧硬體等各大搜尋場景。

社交聊天

語音識別技術可用於社交聊天中，直接用語音輸入的方式轉寫成文字，讓輸入變得更快捷。或者在收到語音訊息卻不方便或者無法播放時，可直接將語音轉換成文字進行檢視，很好地滿足了多樣化的聊天場景，為使用者提供了方便。

遊戲娛樂

語音識別技術可用於遊戲娛樂中，在遊戲時，雙手可能無法打字，語音輸入可以將語音轉換成文字，讓使用者在進行遊戲娛樂的同時，也可直觀地看到聊天內容，很好地滿足了使用者的多元化聊天需求。

字幕生成

語音識別技術可用於字幕生成中，可將直播和錄播影片中的語音轉換為文字，可以輕鬆便捷地生成字幕。

會議紀要

語音識別技術可用於撰寫會議紀要中，將會議、庭審、採訪等場景的音訊資訊轉換為文字，透過實時語音識別及時實現，有效降低人工記錄的成本、提升效率。

資料標註對語音識別技術的重要性

在語音識別技術中，基於動態時間規整（Dynamic Time Warping）的演算法在連續語音識別中仍是主流方法。該方法的運算量較大，但技術上相對較簡單，識別正確率高；基於非引數模型的向量量化（VQ）的方法所需的模型訓練資料，訓練和識別的時間，工作儲存空間都較小，在孤立字（詞）語音識別系統中可以得到很好的應用。最後一種基於引數模型的隱馬爾可夫模型（HMM）的方法主要被用在大詞彙量的語音識別系統，它需要較多的模型以訓練資料，需要較長的訓練和識別時間，還需要較大的儲存空間，一般連續隱馬爾可夫模型要比離散隱馬爾可夫模型的計算量要大，但識別率相比較高。

近年來，人工智慧場景化應用不斷髮展，而實現人工智慧的方法主要是以機器學習，尤其是以深度學習為主，在實際應用中，深度學習演算法大多采用監督學習模式，對人工智慧基礎資料有著很強的依懶性。語音識別技術是人工智慧技術中的一種，只有依託於海量且優質的資料來提高演算法的準確性，才能使機器學習的質量達到最理想的效果。

可以說資料很大程度上決定了演算法的準確性，也決定了語音識別技術落地的程度。

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