隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，對(duì)家庭電器的控制將會(huì)有更多的發(fā)展，而語音作為一種自然簡(jiǎn)單的方法將是一種有效便捷的控制方式。如果可以把語音控制與安全控制結(jié)合起來，系統(tǒng)就變得更自然直接更人性化了。

語音識(shí)別技術(shù)就是讓機(jī)器通過識(shí)別和理解過程把語音信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳?yīng)的文本或命令的高新技術(shù)。語音識(shí)別技術(shù)主要包括特征提取技術(shù)、模式匹配準(zhǔn)則及模型訓(xùn)練技術(shù)三個(gè)方面。語音識(shí)別目前主要應(yīng)用在車聯(lián)網(wǎng)、智能翻譯、智能家居、自動(dòng)駕駛方面。

語音識(shí)別應(yīng)用場(chǎng)景有哪些

1、語音輸入

擺脫生僻字和拼音障礙，使用語音即時(shí)輸入。略帶口音的普通話、粵語四川話方言、英文，均可有效識(shí)別，并可根據(jù)句意自動(dòng)糾錯(cuò)、自動(dòng)斷句添加標(biāo)點(diǎn)，讓輸入更快捷，溝通交流更順暢

2、 語音搜索

搜索內(nèi)容直接以語音的方式輸入，應(yīng)用于網(wǎng)頁搜索、車載搜索、手機(jī)搜索等各種搜索場(chǎng)景，解放雙手讓搜索更加高效，適用于視頻網(wǎng)站、智能硬件、手機(jī)廠商等多個(gè)行業(yè)

3、 語音指令

無需手動(dòng)操作，可以通過語音直接對(duì)設(shè)備或者軟件發(fā)布指令，控制操作，適用于智能硬件、車載系統(tǒng)、機(jī)器人、手機(jī)APP、游戲等多個(gè)領(lǐng)域

4、 社交聊天

社交聊天時(shí)直接用語音輸入的方式轉(zhuǎn)成文字，讓輸入更加便捷;或者在收到語音消息不適合播放時(shí)可以轉(zhuǎn)為文字進(jìn)行查看，滿足更多的聊天場(chǎng)景

5、 游戲娛樂

游戲中聊天必不可少，雙手無法打字，語音輸入可以將語音聊天轉(zhuǎn)為文字，讓用戶在操作的同時(shí)也可直觀看到聊天內(nèi)容，多樣化滿足用戶聊天需求

語音識(shí)別的作用

技術(shù)應(yīng)用多樣化。盡管困難重重，但這并不會(huì)阻止技術(shù)的發(fā)展，時(shí)代巨輪的前進(jìn)。比如在語音識(shí)別率方面，目前一些主流平臺(tái)的識(shí)別率可以達(dá)到 95%以上，這無疑為語音技術(shù)落地提供了大大的技術(shù)支持。目前，語音技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域呈現(xiàn)多元化趨勢(shì)，智能家電、智慧交通、可穿戴設(shè)備

智能家居產(chǎn)品。隨著人們生活水平的提高，傳統(tǒng)家電產(chǎn)品也開始貼上智能化的標(biāo)簽，而其中語音技術(shù)的應(yīng)用最為常見，比如智能音箱、智能門鎖、智能電視等產(chǎn)品，都離不開語音技術(shù)加持。就拿當(dāng)前備受追捧的智能音箱來說，除了音樂播放功能之外，還具備著獨(dú)特的語音交互功能，互動(dòng)性、娛樂性大大提升，這都?xì)w功于其智能語音技術(shù)。

聊天機(jī)器人。機(jī)器人如果僅僅對(duì)語言進(jìn)行識(shí)別還不夠，還需要準(zhǔn)確地理解并給出反應(yīng)，這種反應(yīng)還不只是局限在語音上，未來可能還將擴(kuò)展到肢體動(dòng)作、面部表情，甚至是真正意義上的情緒。

語音識(shí)別技術(shù)的基本原理可以概括為以下幾個(gè)步驟：

語音活動(dòng)檢測(cè)：首先，系統(tǒng)需要檢測(cè)語音信號(hào)的存在，并區(qū)分出語音信息與其他背景噪音或干擾信號(hào)。這類似于在一段聲音中識(shí)別出孫悟空的師傅被妖怪擄走的信號(hào)。

降噪處理：接著，系統(tǒng)會(huì)去除語音信號(hào)中的噪音，如環(huán)境噪音、錄制設(shè)備的聲音等，以確保后續(xù)處理的是純凈的語音信息。這個(gè)過程可以比作孫悟空排除妖怪的障眼法，準(zhǔn)確地定位到妖怪的洞府。

特征提?。涸谌コ胍艉?，系統(tǒng)會(huì)提取語音信號(hào)的特征值，如頻率、能量等，這些特征值用于后續(xù)的語音識(shí)別過程。這個(gè)過程類似于孫悟空收集妖怪的特征，以便制定行動(dòng)計(jì)劃。

模型訓(xùn)練：包括聲音模型訓(xùn)練和語言模型訓(xùn)練。聲音模型訓(xùn)練通過大量語音數(shù)據(jù)，使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)發(fā)音的規(guī)律，而語言模型訓(xùn)練則通過文本數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)語言的結(jié)構(gòu)和規(guī)律，如詞與詞之間的組合模式。

識(shí)別過程：最后，系統(tǒng)根據(jù)訓(xùn)練得到的模型，對(duì)輸入的語音信號(hào)進(jìn)行解碼，推斷出最可能的文字結(jié)果。這個(gè)過程類似于學(xué)習(xí)一門新語言，通過拆解單詞、理解其意義，并最終能夠流利地使用這門語言進(jìn)行溝通。

綜上所述，語音識(shí)別技術(shù)是一種模式識(shí)別系統(tǒng)，它包括特征提取、模式匹配、參考模式庫等基本單元，通過這些步驟，機(jī)器能夠?qū)⑷祟惖恼Z音信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳?yīng)的文本。語音識(shí)別主要基于深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，其整個(gè)過程可以大致劃分為聲音信號(hào)處理、特征提取、聲音模型訓(xùn)練、語言模型訓(xùn)練和識(shí)別這幾個(gè)關(guān)鍵步驟。

首先，聲音信號(hào)處理。因?yàn)槲覀儼l(fā)出的聲音是連續(xù)的聲音波，為了方便后續(xù)處理，我們需要對(duì)這些連續(xù)信號(hào)進(jìn)行分段處理，這就是語音信號(hào)的預(yù)處理工作。要把連續(xù)的聲音切分成一小段一小段的，每一小段也叫一幀。

然后，進(jìn)行特征提取。這是提取出每一幀聲音的特征值，如頻率、能量等等。當(dāng)我們有了這些特征值，我們就可以把他們送到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中去訓(xùn)練，然后用模型來進(jìn)行預(yù)測(cè)。

隨后是聲音模型訓(xùn)練，這是為了獲取發(fā)音的規(guī)律。通過大量的語音數(shù)據(jù)，用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到一個(gè)模型，這個(gè)模型能夠根據(jù)語音的特征，預(yù)測(cè)出這段語音最可能的發(fā)音。

在聲音模型訓(xùn)練之后，就是語言模型訓(xùn)練。語言模型主要是為了獲取語言的規(guī)律，比如哪些詞經(jīng)常會(huì)在一起出現(xiàn)，哪些詞后面會(huì)跟哪些詞等等。通過大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到一個(gè)能夠預(yù)測(cè)語句合理性的模型。

最后，識(shí)別就是根據(jù)聲音模型和語言模型，對(duì)輸入的語音進(jìn)行解碼，得出最可能的文字結(jié)果。

這個(gè)過程就好比我們學(xué)習(xí)一門新的語言。首先我們會(huì)把這種語言拆解成單詞，逐個(gè)學(xué)習(xí)并理解其意思。然后通過對(duì)該語言的熟練掌握，我們能夠理解并使用這門語言進(jìn)行溝通。語音識(shí)別無非就是讓機(jī)器做同樣的事情，只不過機(jī)器學(xué)習(xí)的方式是訓(xùn)練數(shù)據(jù)模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。