English語音-1/如下:所謂英文語音-1/is語音,在嘈雜的環境中做好工作語音識別，難點是如何將噪音與人聲分離,另一方面與業界對語音識別的高預期有關,這一方面與語音識別的技術缺陷有關,No，語音setting用于發音和識別資源下載，語音識別setting就是其中之一,語音識別是交叉學科。

English語音-1/如下:所謂英文語音-1/is語音。所謂語音 識別英文是AutomaticSpeechRecognition，縮寫為ASR，主要是將human 語音中的詞匯內容轉換成計算機可讀的輸入，一般是可以理解的文本內容，也可能是二進制代碼或字符序列。語音 識別特點:語音 識別是融合多學科知識的前沿技術，涵蓋數學與統計、聲學與語言學、計算機與人工智能等基礎學科和前沿學科，是人機自然交互技術中的關鍵。然而，語音 識別自誕生半個多世紀以來，在實際應用過程中并沒有得到普遍認可。這一方面與語音 識別的技術缺陷有關。另一方面與業界對語音 識別的高預期有關。其實語音 識別和鍵盤、鼠標或者觸摸屏應該是融合關系，而不是替代關系。

No，語音 setting用于發音和識別資源下載，語音識別setting就是其中之一。語音 識別是交叉學科。在過去的二十年里，語音 識別技術取得了顯著的進步，開始從實驗室走向市場。據預測，未來10年，語音 識別技術將進入工業、家用電器、通訊、汽車電子、醫療、家庭服務、消費電子等各個領域。語音 識別聽寫機在某些領域的應用被美國新聞界評為1997年十大計算機發展事件之一。許多專家認為語音 識別技術是2000-2010年信息技術領域十大重要技術發展技術之一。語音 識別技術涉及的領域有:信號處理、模式識別、概率論與信息論、發聲機制與聽覺機制、人工智能等等。

在嘈雜的環境中做好工作語音 識別，難點是如何將噪音與人聲分離。傳統音響識別需要手工模塊設計，依賴HiddenMarkovModels，往往需要大量的人力和經驗來調整模型噪音和語音變奏。未來的主要研究方向是用深度學習代替HiddenMarkovModels，比如基于遞歸神經網絡的深度神經網絡(DNN)進行聲學建模，使得語音 識別系統更簡單。日立聲稱，它開發了一種新技術，利用對話音量變化小于噪音的特性，將噪音從語音中分離出來。

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