语音识别技术及其发展历史

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语音识别技术及其发展历史

语言作为人类一种基本的交流

方式，在数千年历史中得到持续传承。近年来，语音识别技术不断成熟，已广泛应用于我们的生活当中。并且，随着计算机技术的飞速发展，人们对机器的依赖已经达到一个极高的程度。语音识别技术使得人与机器通过自然语言交互成为可能。最常见的情形是通过语音控制房间灯光、空调温度和电视的相关操作等。

语音识别技术这么火热，你真的了解吗？

什么是语音识别技术

语音识别技术，也被称为自动语音识别技术(ASR)Automatic Speech Recognition，简单理解就是利用计算机将语音信号自动转换为文本的一项技术。该技术使得人们可以摆脱键盘的束缚，提高输入速度，降低误输率，缩短系统反应时间。所以这项技术是机器理解人类语言的第一个也是最重要的一个过程。

语音识别是一门交叉学科，所涉及的领域有信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等，甚至还涉及到人的体态语言（如人在说话时的表情手势等行为动作）。其应用领域也非常广，例如相对于键盘输入方法的语音输入系统、可用于工业控制的语音控制系统及服务领域的智能对话查询系统。在高度信息化的今天，语音识别技术及其应用已成为人们生活不可或缺的组成部分。

麦克风是语音识别技术最基础也是最重要的元器件之一，捷力泰科技一直专注于麦克风等声学器件的研发设计，为推动语音识别技术的进步不断努力。

语音识别技术的发展历史

语音识别技术的研究始于20世纪50年代。1952年，AT&Tbell实验室的Davis等人成功研制出了世界上第一个能识别十个英文数字发音的实验系统：Audry系统。

60年代计算机的应用推动了语音识别技术的发展，提出两大重要研究成果：动态规划(Dynamic Planning，DP)和线性预测分析(Linear Predict， LP)，其中后者较好的解决了语音信号产生模型的问题，对语音识别技术的发展产生了深远影响。

70年代，语音识别领域取得突破性进展。线性预测编码技术(Linear Predict Coding， LPC)被Itakura成功应用于语音识别；Sakoe和Chiba将动态规划的思想应用到语音识别并提出动态时间规整算法，有效的解决了语音信号的特征提取和不等长语音匹配问题；同时提出了矢量量化（VQ）和隐马尔可夫模型（HMM）理论。在同一时期，统计方法开始被用来解决语音识别的关键问题，这为接下来的非特定人大词汇量连续语音识别技术走向成熟奠定了重要的基础。

80年代，连续语音识别成为语音识别的研究重点之一。Meyers和Rabiner研究出多级动态规划语音识别算法(Level Building，LB)这一连续语音识别算法。80年代另一个重要的发展是概率统计方法成为语音识别研究方法的主流，其显著特征是HMM模型在语音识别中的成功应用。1988年，美国卡内基－梅隆大学(CMU)用VQ/HMM方法实现了997词的非特定人连续语音识别系统SPHINX。在这一时期，人工神经网络在语音识别中也得到成功应用。

进入90年代后，随着多媒体时代的来临，迫切要求语音识别系统从实验走向实用，许多发达国家如美国、日本、韩国以及IBM、Apple、AT&T、NTT等著名公司都为语音识别系统实用化的开发研究投以巨资。最具代表性的是IBM的ViaVoice和Dragon公司的Dragon Dectate系统。这些系统具有说话人自适应能力，新用户不需要对全部词汇进行训练便可在使用中不断提高识别率。

我国语音技术的研究起步于五十年代，但在很长一段时间内，都处于缓慢发展的阶段。直到八十年代后期，国内许多单位纷纷投入到这项研究工作中去，其中有中科院声学所，自动化所，清华大学，四川大学和西北工业大学等科研机构和高等院校，大多数研究者致力于语音识别的基础理论研究工作、模型及算法的研究和改进。

进入九十年代后，我国语音识别研究的步伐就逐渐紧追国际先进水平了，在“八五”、“九五”国家科技攻关计划、国家自然科学基金、国家863计划的支持下，我国在中文语音技术基础研究方面取得了一系列成果。在语音合成技术方面，中国科大讯飞公司已具有国际最领先的核心技术；中科院声学所也在长期积累的基础上，研究开发出颇具特色的产品；在语音识别技术方面，中科院自动化所具有相当的技术优势；社科院语言所在汉语言学及实验语言科学方面同样具有深厚的积累。

创新是一个企业发展的根基，为了紧跟语音识别技术发展的步伐，为客户提供更优质的声学产品，捷力泰科技注重电声技术人才培养及技术创新，引进了行业最先进的生产实验设备，成立了声学研究所。全心全意为声学服务，为全体同仁和客户创造价值。

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