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语音识别的发展
2021-09-03 15:34:21
自半个世纪前诞生以来，语音识别一直处于一种不温不火的状态，直到2009年深度学习技术的飞速发展，使得语音识别的精㊣ 度大大提高，尽管还不能进行无极限、无极限╲人群的应用，但也在大多数场景中提供了一种便利高效的通信方式。本文将从技术与产业两个角度回卐顾语音识别的发展历程及现状，并对未来的发展趋势进行分析，以期帮助更多年轻科技人员了ω 解语音行业，并产生兴趣投身语音识别行业。
自2009年开始兴起以々来，深度学习技术有了很大的发展。声音识别的准确度和速度依◤赖于实际的应用环境，但在安静环境、标准口音、普通词□汇等条件下，语音①识别率已超过95%，表明语音□ 识别技术目前处于相当于人类水平的水平。
随著科技的发◣展，如今口音、方言、噪声等场景下的语音识别已达到可用水平，尤其远场语音识别已成为全球消费电子领域最成功应用的技术之一。因为语音交互能够提供更加自然、方便⌒ 和高效的通信形式，语音必将成为未＠来人机交互的主要界面之一。
然而，目前的技术还存在许多不足，如对强噪ㄨ声、超远场、强干扰、多语种、大词汇等场景的语音识别还有待进一步提高；另外，多人语音识别和离线语音识别也是目前需要重点解决∮的问题。尽管语音识别还不能做到无边界、无边界的人群应用，但至少从应用实践中我们看到了一些希望。
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语言识别，通常称为自动语音识别，英文是AutomaticSpeechRecognition，简称ASR，主要是将Ψ 人类语音中的词汇内容转换成计算机可读的输入，一般⊙是文本内容，或者二进制编码或字符序列。然而，我们通常所理解的语音识别实际上都是狭义的语音转文字的过程，简称语音转文本识别(SpeechToText,STT)更为合适，以便能够对○应于语音合成(TextToSpeech,TTS)。
自2009年开始兴起以々来，深度学习技术有了很大的发展。声音识别的准确度和速度依◤赖于实际的应用环境，但在安静环境、标准口音、普通词□汇等条件下，语音①识别率已超过95%，表明语音□ 识别技术目前处于相当于人类水平的水平。
随著科技的发◣展，如今口音、方言、噪声等场景下的语音识别已达到可用水平，尤其远场语音识别已成为全球消费电子领域最成功应用的技术之一。因为语音交互能够提供更加自然、方便⌒ 和高效的通信形式，语音必将成为未＠来人机交互的主要界面之一。
然而，目前的技术还存在许多不足，如对强噪ㄨ声、超远场、强干扰、多语种、大词汇等场景的语音识别还有待进一步提高；另外，多人语音识别和离线语音识别也是目前需要重点解决∮的问题。尽管语音识别还不能做到无边界、无边界的人群应用，但至少从应用实践中我们看到了一些希望。
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