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什么是语音识别技术？
语音识别技术的目标就是将人类语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入。
语音识别技术的原理就是让机器通过识别，把语音信号转变为文本，然后将理解转变为指令的技术。目的就是为了使机器能够“听懂”人在说什么，并作出相应的反应。
语音识别系统由声学识别模型和语言理解模型两部分组成，分别是对语音到音节和音节到字的计算。一个连续语音识别系统包含了特征提取、声学模型、语言模型和解码器这四个主要部分。
特征提取是指在除去语音信号中对于语音识别无用的信息后，保留能够反映语音本质特征的关键信息，对其进行处理，再用特定的形式表示出来，用于后续的进一步处理。
声学模型可以理解为是对声音进行建模，把语音输入转换为声学表示的输出。
语言模型是用来计算出一个句子出现概率的模型，简单来说，就是计算出这个句子在语法上是否正确的概率。
解码器就是指语音技术中的识别过程。
语音识别的本质就是一种模式识别的过程，将未知的语音模式与以知的语音模式进行对比，最佳匹配的参考模式就被视为识别结果。
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语音识别技术的应用场景
语音输入
智能语音输入，可摆脱生僻字和拼音障碍，由实时语音识别实现，为用户节省输入时间、提升输入体验。
语音搜索
语音识别技术可用于语音搜索中，将搜索的内容直接以语音的方式输入，应用于手机搜索、网页搜索、车载搜索等多种搜索场景，很好地解放了人们的双手，让搜索变得更加高效。
语音指令
语音识别技术可用于语音指令中，不需要手动操作，可通过语音直接对设备或者软件发布命令，控制其进行操作，适用于视频网站、智能硬件等各大搜索场景。
社交聊天
语音识别技术可用于社交聊天中，直接用语音输入的方式转写成文字，让输入变得更快捷。或者在收到语音消息却不方便或者无法播放时，可直接将语音转换成文字进行查看，很好地满足了多样化的聊天场景，为用户提供了方便。
游戏娱乐
语音识别技术可用于游戏娱乐中，在游戏时，双手可能无法打字，语音输入可以将语音转换成文字，让用户在进行游戏娱乐的同时，也可直观地看到聊天内容，很好地满足了用户的多元化聊天需求。
字幕生成
语音识别技术可用于字幕生成中，可将直播和录播视频中的语音转换为文字，可以轻松便捷地生成字幕。
会议纪要
语音识别技术可用于撰写会议纪要中，将会议、庭审、采访等场景的音频信息转换为文字，通过实时语音识别及时实现，有效降低人工记录的成本、提升效率。
数据标注对语音识别技术的重要性
在语音识别技术中，基于动态时间规整（Dynamic Time Warping）的算法在连续语音识别中仍是主流方法。该方法的运算量较大，但技术上相对较简单，识别正确率高；基于非参数模型的矢量量化（VQ）的方法所需的模型训练数据，训练和识别的时间，工作存储空间都较小，在孤立字（词）语音识别系统中可以得到很好的应用。最后一种基于参数模型的隐马尔可夫模型（HMM）的方法主要被用在大词汇量的语音识别系统，它需要较多的模型以训练数据，需要较长的训练和识别时间，还需要较大的存储空间，一般连续隐马尔可夫模型要比离散隐马尔可夫模型的计算量要大，但识别率相比较高。
近年来，人工智能场景化应用不断发展，而实现人工智能的方法主要是以机器学习，尤其是以深度学习为主，在实际应用中，深度学习算法大多采用监督学习模式，对人工智能基础数据有着很强的依懒性。语音识别技术是人工智能技术中的一种，只有依托于海量且优质的数据来提高算法的准确性，才能使机器学习的质量达到最理想的效果。
可以说数据很大程度上决定了算法的准确性，也决定了语音识别技术落地的程度。
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