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1 语音识别技术的发展现状
由于校对和更正识别的错误很麻烦和浪费时间,这样便降低语音识别的优势。同时,由于使用的环境或讲话口音习惯等因素的影响,语音识别的内容大大降低,识别的内容不能达到100%的正确,所以很多人认为目前的语音识别系统还无法满足实用要求。
目前,AT&T和MIT等将语音识别技术应用在一些有限词汇的特定任务上,如电话自动转接、电话查询、数字串识别的任务中,当讲话的内容是系统所存储的内容存在的,且使用环境的声学特性与训练数据的声学特性相差不太大时,语音识别的正确识别率可以接近100%。但是,在实际使用中如果这些条件被破坏,则会对识别系统造成一定的影响。
2 语音识别技术发展趋势
1)提高可靠性。语音识别技术需要能排除各种声学环境因素的影响。在比较嘈杂的公共环境中,人的意识会有意识的排除非需要的声学环境因素,这对语音识别系统而言,是很难做到的。另外,在日常生活中,人类的语言常常具有较大的不确定性,比较随意,并带有明显的言语习惯。这同样会给语音识别系统很大的识别麻烦。目前,在提高语音系统在不同环境中的可靠性,同时要应用现代技术让语音识别系统更加智能化,掌握人们语言随意性的部分规律,以达到最佳的识别效果。
2)应用拓展。语音识别技术可以用于把费脑、费力、费时的机器操作变成一件很容易很有趣味性的事,比如,当人们出现手忙、手不能及以及分身无术的场景时,通过语音识别系统的模型构造,则能够在象驾驶室、危险的工业场合、远距离信息获取、家电控制等各个方面,语音识别技术可能带动一系列崭新或更便捷功能的设备出现,更加方便人的工作和生活。其应用的范围和前景非常广泛。不仅能够应用于日常生活,更重要的会带来生产方式的革命,是下一代智能化控制的基础。
3)增加词汇量。系统可以识别的词汇的数量是系统能够做什么事情的一个重要度量。一个语音识别系统使用的声学模型和语音模型如果太过于局限,当用户所讲的词汇超出系统已知的范围时,则语音识别系统不能准确的识别出相应的内容,比如,当突然从中文转为英文、法文、俄文时,计算机就会常常输出混乱奇怪的结果。但是,随着系统建模方法的不断改进、搜索算法效率的提高以及硬件资源的发展,未来的语音识别系统可能会做到词汇量无限制和多种语言混合,这样用户在使用的时候可以不必在语种之间来回切换,这样就能大大减少词汇量的对语音识别系统的限制。
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