English語(yǔ)音-1/如下:所謂英文語(yǔ)音-1/is語(yǔ)音,在嘈雜的環(huán)境中做好工作語(yǔ)音識(shí)別，難點(diǎn)是如何將噪音與人聲分離,另一方面與業(yè)界對(duì)語(yǔ)音識(shí)別的高預(yù)期有關(guān),這一方面與語(yǔ)音識(shí)別的技術(shù)缺陷有關(guān),No，語(yǔ)音setting用于發(fā)音和識(shí)別資源下載，語(yǔ)音識(shí)別setting就是其中之一,語(yǔ)音識(shí)別是交叉學(xué)科。

English語(yǔ)音-1/如下:所謂英文語(yǔ)音-1/is語(yǔ)音。所謂語(yǔ)音 識(shí)別英文是AutomaticSpeechRecognition，縮寫為ASR，主要是將human 語(yǔ)音中的詞匯內(nèi)容轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)可讀的輸入，一般是可以理解的文本內(nèi)容，也可能是二進(jìn)制代碼或字符序列。語(yǔ)音 識(shí)別特點(diǎn):語(yǔ)音 識(shí)別是融合多學(xué)科知識(shí)的前沿技術(shù)，涵蓋數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)、聲學(xué)與語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)與人工智能等基礎(chǔ)學(xué)科和前沿學(xué)科，是人機(jī)自然交互技術(shù)中的關(guān)鍵。然而，語(yǔ)音 識(shí)別自誕生半個(gè)多世紀(jì)以來，在實(shí)際應(yīng)用過程中并沒有得到普遍認(rèn)可。這一方面與語(yǔ)音 識(shí)別的技術(shù)缺陷有關(guān)。另一方面與業(yè)界對(duì)語(yǔ)音 識(shí)別的高預(yù)期有關(guān)。其實(shí)語(yǔ)音 識(shí)別和鍵盤、鼠標(biāo)或者觸摸屏應(yīng)該是融合關(guān)系，而不是替代關(guān)系。

No，語(yǔ)音 setting用于發(fā)音和識(shí)別資源下載，語(yǔ)音識(shí)別setting就是其中之一。語(yǔ)音 識(shí)別是交叉學(xué)科。在過去的二十年里，語(yǔ)音 識(shí)別技術(shù)取得了顯著的進(jìn)步，開始從實(shí)驗(yàn)室走向市場(chǎng)。據(jù)預(yù)測(cè)，未來10年，語(yǔ)音 識(shí)別技術(shù)將進(jìn)入工業(yè)、家用電器、通訊、汽車電子、醫(yī)療、家庭服務(wù)、消費(fèi)電子等各個(gè)領(lǐng)域。語(yǔ)音 識(shí)別聽寫機(jī)在某些領(lǐng)域的應(yīng)用被美國(guó)新聞界評(píng)為1997年十大計(jì)算機(jī)發(fā)展事件之一。許多專家認(rèn)為語(yǔ)音 識(shí)別技術(shù)是2000-2010年信息技術(shù)領(lǐng)域十大重要技術(shù)發(fā)展技術(shù)之一。語(yǔ)音 識(shí)別技術(shù)涉及的領(lǐng)域有:信號(hào)處理、模式識(shí)別、概率論與信息論、發(fā)聲機(jī)制與聽覺機(jī)制、人工智能等等。

在嘈雜的環(huán)境中做好工作語(yǔ)音 識(shí)別，難點(diǎn)是如何將噪音與人聲分離。傳統(tǒng)音響識(shí)別需要手工模塊設(shè)計(jì)，依賴HiddenMarkovModels，往往需要大量的人力和經(jīng)驗(yàn)來調(diào)整模型噪音和語(yǔ)音變奏。未來的主要研究方向是用深度學(xué)習(xí)代替HiddenMarkovModels，比如基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)進(jìn)行聲學(xué)建模，使得語(yǔ)音 識(shí)別系統(tǒng)更簡(jiǎn)單。日立聲稱，它開發(fā)了一種新技術(shù)，利用對(duì)話音量變化小于噪音的特性，將噪音從語(yǔ)音中分離出來。

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