什么是语音识别？

语音和语音识别是技术领域最热门的话题之一。虽然名称相似（这可能会导致混淆），但它们之间存在关键区别。基于允许计算机以数字方式分析模拟音频的一些相同的基本技术，每种技术都有不同的用途。

简而言之，语音识别允许计算机接收和什么是语解释来自任何用户的口头命令，而语音识别则使界面适应特定用户的声音。这有几个目的。

语音识别技术的便利性使其成为提供强大客户体验的日益重要的工具。不用说，用户界面在不断发展。我们不断变化的时代要求公司加紧提供客户期望的便利、无缝和安全。

现在您已经了解了什么是语音识别，让我们探讨一下它的工作原理以及它为何对您的业务有用

语音识别是如何工作的？

人脑解读语音的能力早已引格鲁吉亚电话号码数据起语言学家什么是语的关注。使这成为可能的机制仍然是一个谜，想象一下开发一个计算机系统来做同样的事情会有多困难。然而，计算机工程师从计算的早期就已经认识到这个问题。

在最基本的层面上，语音识别将声音转换为数字信号，然后计算机系统可以分析该信号以识别特定的声音，然后是单词，并猜测它们可能的含义。例如，它允许客户与自动化系统交互以满足他们的需求，直到有人工助理可用为止。

语音识别技术更进一步。为了构建语音识别系统，用户需要向计算机系统提供多个语音样本，计算机系统会创建这些样本的配置文件或模板。用户可以用不同的语气或不同的音量说出命令，以为系统提供不同的样本。

通过设置此配置文件，计算机可以确定说话者是已知用户还是未知入侵者。语音识别在准确性方面也具有显着优势，因为系统考虑了用户语音模式的不同特征。

实现语音识别的挑战迫使计算机科学家开发原创和创造性的解决方案，以使计算机系统能够识别和响应人类语音。较旧的解决方案通常使用隐马尔可夫模型 (HMM)，其中软件通过使用概率论分析音素来解码语音中的单词。多年来，这种方法被证明非常有效。

最近，科学家们开始在语音识别技术中使什么是语用神经网络和深度学习技术——这项技术已经彻底改变了人工智能（AI）等许多行业。这一进步是通过现在可供分析的大量数据实现的。

神经网络也可以使用 HMM，但更常见的是使用连接时间分类器 (CTC)，它分析未分解为音素的语音。

尽管这两种方法都被证明是有用的，但现代计算机工程师更喜欢神经网络，因为处理时间比 HMM 更快。由于速度对于增强用户体验至关重要，因此使用神经网络构建的人工智能语音识别软件提供了比 HMM 更好的解决方案。

客户需要便利。还有什么比用为什么餐厅应该采用数字营销语音浏览网页、下订单或获得技术支持更方便的呢？由于我们在他们学会阅读之前就进行了交谈，因此语音识别界面可以与客户建立更直观的交互，而不是使用鼠标和键盘。

会对这项新技术做出恐惧和不确定 2017 年国际理论物理中心会议的反应，因为 53% 的受访客户表示，他们对语音设备感到自然和舒适。当客户通过语音识别进行多任务处理时，他们会感到受到关心和支持，即使他们知道这是一台经过编程来完成其工作的机器。

当然，语音识别的准确度存在疑问——我什么是语们不能忽视语音识别出错的引人注目的例子。但通过严格的解决方案，客户通常可以让系统完成他们想要的事情，而不需要太多麻烦。