speech recognition是什麼意思，speech recognition的意思翻譯、用法、同義詞、例句

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專業解析

語音識别（Speech Recognition） 是指計算機系統或設備接收、解析人類語音并将其轉換為機器可讀文本或指令的技術過程。其核心目标是讓機器能夠“聽懂”人類的自然語言。

技術原理與應用

1. 核心機制：語音識别系統通過分析輸入的聲學信號（語音波形），識别其中的音素（語言中最小的聲音單位），再結合語言模型（預測詞語序列的概率）和詞典，将音素序列映射為對應的文字或命令。這涉及複雜的聲學建模（如使用深度神經網絡處理聲音特征）和語言建模。
2. 關鍵應用：
   • 智能助手與交互：如Siri、Alexa、小愛同學等，通過語音指令控制設備、查詢信息。
   • 聽寫與轉錄：将會議錄音、講座、醫生口述病曆等自動轉換為文字文檔，提升效率。
   • 無障礙技術：為行動不便或視力障礙人士提供語音控制計算機或輸入文字的能力。
   • 客戶服務自動化：電話語音應答系統（IVR）理解用戶需求并導航服務。
   • 車載信息娛樂系統：駕駛員通過語音控制導航、音樂播放、電話等功能，提升駕駛安全。

技術發展曆程

語音識别研究始于20世紀50年代，早期系統（如貝爾實驗室的Audrey）隻能識别單個說話者的有限數字詞彙。隨着隱馬爾可夫模型（HMM）的應用、大規模語料庫的建立，尤其是21世紀深度學習（特别是深度神經網絡DNN、循環神經網絡RNN、長短時記憶網絡LSTM以及後來的Transformer）的突破，識别準确率在安靜環境下已接近甚至超過人類水平。現代系統能處理連續語音、多說話者、帶口音語音，并在一定噪聲環境下保持魯棒性。

權威定義參考

根據電氣電子工程師學會（IEEE）等權威機構的定義，語音識别是計算語言學、人工智能和計算機科學交叉領域的關鍵技術，專注于實現人機之間通過自然語音進行高效交互。其目标是構建能夠精确、實時地将人類語音轉化為結構化文本或可執行指令的系統。

注意：由于搜索結果未提供具體可驗證的有效鍊接，此處引用了公認的權威機構名稱（如IEEE）作為知識來源。在實際應用中，引用其官方網站或權威出版物鍊接（如IEEE Xplore Digital Library）将更具權威性。

網絡擴展資料

“Speech recognition”（語音識别）是一項通過計算機技術将人類語音轉換為可處理文本或指令的技術。以下是詳細解釋：

1. 核心定義

• 指機器通過算法分析聲波信號，識别并理解人類口語内容的過程。
• 最終目标是将連續的語音流轉化為離散的文字或可執行命令。

2. 工作原理

• 聲學處理：麥克風捕捉聲波→降噪處理→提取MFCC（梅爾頻率倒譜系數）等聲學特征
• 模式匹配：通過聲學模型（如深度神經網絡）匹配音素→語言模型（如RNN/Transformer）分析詞語序列概率
• 輸出優化：結合上下文進行語義校正，生成最可能的文本輸出

3. 關鍵技術類型

• 孤立詞識别：適用于固定指令（如"OK Google"喚醒詞）
• 連續語音識别：處理自然對話（如電話客服系統）
• 說話人識别：同時辨别語音内容和說話者身份

4. 應用場景

• 智能助手：Siri/小愛同學等通過語音指令操作設備
• 無障礙技術：為聽障人士生成實時字幕
• 醫療領域：醫生口述病曆自動轉寫
• 工業控制：聲控操作危險環境中的設備

5. 當前挑戰

• 方言/口音適應性：需大量地域語音數據訓練
• 環境噪聲幹擾：如車載系統需降噪算法
• 語義歧義：同音詞辨析（如"識别"vs"十别"）
• 低延遲要求：實時翻譯需<200ms響應

發展裡程碑：錯誤率從2013年的23%降至2023年的4.5%（接近人類水平），英語識别準确度最高已達98%，中文約95% 。未來将向多模态交互（結合唇形/手勢）和情感識别方向發展。

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