admin 语音识别行业前景及语音识别技术主流算法分析
随着科技的发展，语音识别技术有着非常广泛的应用领域和市场前景。预计未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。
语音识别行业前景及语音识别技术主流算法分析
语言识别行业发展现状及前景如何?随着科技的发展，语音识别技术有着非常广泛的应用领域和市场前景。比如在语音输入控制系统中，它能够使得人们可以甩掉键盘，通过识别语音中的要求、请求、命令或询问来作出正确的响应，这样既可以克服人工键盘输入速度慢，极易出差错的缺点，又有利于缩短系统的反应时间，使人机交流变得简便易行，比如用于声控语音拨号系统、声控智能玩具、智能家电等领域。
语音识别的应用有哪些?语音作为当前通信系统中最自然的通信媒介，语音识别技术是非常重要的人机交互技术。随着计算机和语音处理技术的发展，语音识别系统的实用性将进一步提高。应用语音的自动理解和翻译，可消除人类相互交往的语言障碍。预计未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。
语音识别在我们生活中同样应用很广泛，比如现在非常流行的智能语音音响，当你对音响说出需要干什么的的时候，比如：听歌、天气情况、听广播等，这些经过语音识别后，智能音响就可以播放出来。更高级的还可以根据你的声纹来识别，防止其他人使用。
据中研产业研究院公布《2023-2026年中国语言识别行业竞争格局及发展趋势预测报告》显示
近年来语音交互功能被应用到了应急指挥中心当中，通过语音调用大屏幕场景，语音调用监控，语音调用信号源，语音调用预设内容等;智能语音交互基于指挥中心的应用，领导只需按键，说出关键词即可调用想要的监控、PC、及相关信息，提高了整体指挥调度的水平。
语音识别技术在军事斗争领域里也有着极为重要的应用价值和极其广阔的应用空间。一些语音识别技术就是着眼于军事活动而研发，并在军事领域首先应用、首获成效的，军事应用对语音识别系统的识别精度、响应时间、恶劣环境下的顽健性都提出了更高的要求。目前，语音识别技术已在军事指挥和控制自动化方面得以应用。比如，将语音识别技术应用于航空飞行控制，可快速提高作战效率和减轻飞行员的工作负担，飞行员利用语音输人来代替传统的手动操作和控制各种开关。
当今语音识别技术的主流算法，主要有基于那些语音识别方法：
动态时间规整(DTW)
DTW是把时间规整和距离测度计算结合起来的一种非线性规整技术，是较早的一种模式匹配和模型训练技术。该方法成功解决了语音信号特征参数序列比较时时长不等的难题，在孤立词语音识别中获得了良好性能。
矢量量化(VQ)
矢量量化是一种重要的信号压缩方法，主要适用于小词汇量、孤立词的语音识别中。其过程是：将语音信号波形的k个样点的每1帧，或有k个参数的每1参数帧，构成k维空间中的1个矢量，然后对矢量进行量化。量化时，将k维无限空间划分为M个区域边界，然后将输入矢量与这些边界进行比较，并被量化为“距离”最小的区域边界的中心矢量值。
隐马尔可夫模型(HMM)
HMM是对语音信号的时间序列结构建立统计模型，将其看作一个数学上的双重随机过程：一个是用具有有限状态数的Markov链来模拟语音信号统计特性变化的隐含的随机过程，另一个是与Markov链的每一个状态相关联的观测序列的随机过程。前者通过后者表现出来，但前者的具体参数是不可测的。人的言语过程实际上就是一个双重随机过程，语音信号本身是一个可观测的时变序列，是由大脑根据语法知识和言语需要(不可观测的状态)发出的音素的参数流。HMM合理地模仿了这一过程，很好地描述了语音信号的整体非平稳性和局部平稳性，是较为理想的一种语音模型。
人工神经元网络(ANN)
人工神经元网络在语音识别中的应用是目前研究的又一热点。ANN实际上是一个超大规模非线性连续时间自适应信息处理系统，它模拟了人类神经元活动的原理，最主要的特征为连续时间非线性动力学、网络的全局作用、大规模并行分布处理及高度的稳健性和学习联想能力。这些能力是HMM模型不具备的。但ANN又不具有HMM模型的动态时间归正性能。因此，人们尝试研究基于HMM和ANN的混合模型，把两者的优点有机结合起来，从而提高整个模型的鲁棒性，这也是目前研究的一个热点。
支持向量机(SVM)
支持向量机是应用统计学习理论的一种新的学习机模型，它采用结构风险最小化原理(SRM)，有效克服了传统经验风险最小化方法的缺点，在解决小样本、非线性及高维模式识别方面有许多优越的性能。其基本思想可以概括为：首先通过非线性变换将输入空间变换到一个高维空间，然后在这个新空间中求取最优线性分类面，而这种非线性变换是通过定义适当的内积函数实现的。
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