语音识别技术的相关信息
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发布时间：2022-04-20 07:31
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时间：2022-04-04 01:44
语音识别的研究工作大约开始于上世纪50年代，当时AT&T的Bell实验室实现了第一个可识别十个英文数字的语音识别系统——Audry系统。
20世纪60年代，计算机的应用推动了语音识别的发展。这一时期的重要成果是提出了动态规划（DP）和线性预测分析技术（LP），其中后者较好地解决了语音信号产生模型的问题，对语音识别的发展产生了深远影响。
20世纪70年代，语音识别领域取得了突破。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。
20世纪80年代，语音识别研究进一步走向深入，其显著特征是HMM模型和人工神经元网络（ANN）在语音识别中的成功应用。HMM模型的广泛应用应归功于AT&T的Bell实验室Rabiner等科学家的努力，他们把原本艰涩的HMM纯数学模型工程化，从而为更多研究者了解和认识。采用ANN和HMM模型建立的语音识别系统，性能相当。
进入20世纪90年代，随着多媒体时代的来临，迫切要求语音识别系统从实验室走向实用。许多发达国家如美国、日本、韩国以及IBM、Apple、AT&T、NTT等著名公司都为语音识别系统的实用化开发研究投以巨资。
我国语音识别研究工作一直紧跟国际水平，国家也给予了高度重视。鉴于中国未来庞大的市场，国外也非常重视汉语语音识别的研究。美国、新加坡等地聚集了一批来自*、、等地的学者，研究成果已达到相当高水平。因此，国内除了要加强理论研究外，更要加快从实验室演示系统到商品的转化。
语音识别系统可有不同的分类方式。
（1）根据对说话人说话方式的要求，可以分为孤立字（词）语音识别系统，连接字语音识别系统以及连续语音识别系统。
（2）根据对说话人的依赖程度可以分为特定人和非特定人语音识别系统。
（3）根据词汇量大小，可以分为小词汇量、中等词汇量、大词汇量以及无限词汇量语音识别系统。
不同的语音识别系统，虽然具体实现细节有所不同，但所采用的基本技术相似。
语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。此外，还涉及到语音识别单元的选取等问题。
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时间：2022-04-04 03:02
语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，（迅 捷ocr文字识别软件）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。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
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。
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时间：2022-04-04 04:37
NRK10语音识别芯片为广州九芯电子自主研发的一款高性能、低成本的离线语音识别芯片，具有语音识别及播报功能，需要外挂 SPI-Flash，存储词条或者语音播内容。他具有识别率高，工业级性能、简单易用，更新词条方便等优势。广泛应用在智能家居、AI人工智能、玩具等多种领域。
