语音技术的研究方向主要有
语音技术在计算机领域中的关键技术有自动语音识别技术(ASR)和语音合成技术(TTS)。 让计算机能听、能看、能说、能感觉，是未来人机交互的发展方向，其中语音成为未来最被看好的人机交互方式，语音比其他的交互方式有更多的优势。 最早的语音技术因“自动翻译电话”计划而起，包含了语音识别、自然语言理解和语音合成三项非常主要的技术。语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代AT&T贝尔实验室的Audry系统，此后研究者们逐步突破了大词汇量、连续语音和非特定人这三大障碍。 让计算机说话需要用到语音合成技术，其核心是文语转换技术(Text to Speech)，语音合成甚至已经应用到汽车的信息系统上，车主可以将下载到系统电脑中的文本文件、电子邮件、网络新闻或小说，转换成语音在车内收听。
[create_time]2023-03-30 00:26:29[/create_time]2023-04-14 00:01:50[finished_time]1[reply_count]0[alue_good]惠企百科[uname]https://pic.rmb.bdstatic.com/bjh/user/343825d09bee196abf9cec8955c23e80.jpeg[avatar]百度认证:北京惠企网络技术有限公司官方账号[slogan]惠企百科网是一家科普类综合网站，关注热门中文知识,集聚互联网精华中文知识,本着自由开放、分享价值的基本原则,向广大网友提供专业的中文知识平台。[intro]14[view_count]语音技术的研究方向主要有
语音技术在计算机领域中的关键技术有自动语音识别技术(ASR)和语音合成技术(TTS)。让计算机能听、能看、能说、能感觉，是未来人机交互的发展方向，其中语音成为未来最被看好的人机交互方式，语音比其他的交互方式有更多的优势。最早的语音技术因“自动翻译电话”计划而起，包含了语音识别、自然语言理解和语音合成三项非常主要的技术。语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代AT&T贝尔实验室的Audry系统，此后研究者们逐步突破了大词汇量、连续语音和非特定人这三大障碍。让计算机说话需要用到语音合成技术，其核心是文语转换技术(TexttoSpeech)，语音合成甚至已经应用到汽车的信息系统上，车主可以将下载到系统电脑中的文本文件、电子邮件、网络新闻或小说，转换成语音在车内收听。
[create_time]2022-06-17 16:32:56[/create_time]2022-07-02 16:32:56[finished_time]1[reply_count]0[alue_good]IT168[uname]https://pic.rmb.bdstatic.com/bjh/user/daad1d6d0d4f2f024409c92cde0b1d52.jpeg[avatar]百度认证:IT168官方账号,优质数码领域创作者[slogan]IT168是中国最大的个人和企业IT产品选购、互动网站,每日提供最新的IT产品报价、促销行情、手机、平板、笔记本、相机和企业等50个频道提供最专业的产品选购和使用建议。[intro]2023[view_count]
请说明模拟声音信号数字化过程中的三个基本步骤.
声音的数字化包括三大步骤：取样、量化、编码
以下是我找到的具体内容:
一 取样
对连续信号按一定的时间间隔取样.
奈奎斯特取样定理认为,只要取样频率大于等于信号中所包含的最高频率的两倍,则可以根据其取样完全恢复出原始信号,这相当于当信号是最高频率时,每一周期至少要采取两个点.
但这只是理论上的定理,在实际操作中,人们用混叠波形,从而使取得的信号更接近原始信号.
二 量化
取样的离散音频要转化为计算机能够表示的数据范围,这个过程称为量化.
量化的等级取决于量化精度,也就是用多少位二进制数来表示一个音频数据.一般有8位,12位或16位.量化精度越高,声音的保真度越高.以8位的举例稍微说明一下其中的原理.若一台计算机能够接收八位二进制数据,则相当于能够接受256个十进制的数,即有256个电平数,用这些数来代表模拟信号的电平,可以 有256种,但是实际上采样后的某一时刻信号的电平不一定和256个电平某一个相等,此时只能用最接近的数字代码表示取样信号电平.
三 编码
对音频信号取样并量化成二进制,但实际上就是对音频信号进行编码,但用不同的取样频率和不同的量化位数记录声音,在单位时间中,所需存贮空间是不一样的.波形声音的主要参数包括：取样频率.量化位数.声道数.压缩编码方案和数码率等,未压缩前,波形声音的码率计算公式为：波形声音的码率=取样频率*量化位数*声道数/8.波形声音的码率一般比较大,所以必需对转换后的数据进行压缩.常见的方案有如下几种：
（1） 第一代全频带声音编码
脉冲编码调制制（ Pulse Code Modulation ,PCM ）最简单最基本的编码方法,直接赋予取样点一个代码,没有进行压缩,存贮空间大,优点是音质好.
（2） 第二代全频带声音压缩编码
MPEG—1的声音压缩编码是国际上第一个高保真声音数据压缩的国际标准,分为三个层次：层1主要用于数字盒式录音磁带；层2主要应用于数字音频广播.VCD.DVD等；层3主要应用于Internet网上高品质声音的传输和MP3音乐.
MPEG—2的声音压缩编码采用与MPEG—1相同的声音编译码器,但能支持5.1声道和7.1声道的环绕立体声.
杜比数字AC—3是多声道全频带声音编码系统,它提供5个全频带声道,及第6个用以表现超低音效果的.1声道.6个声道的信息在制作和还原的过程中全部实现数字化,具有真正的立体声效果,主要应用于家庭影院.DVD和数字电视中.
[create_time]2022-06-08 15:04:03[/create_time]2022-06-22 04:13:10[finished_time]1[reply_count]0[alue_good]科创17[uname]https://himg.bdimg.com/sys/portrait/item/wise.1.893bbde8.PVbP8BkQWcgeD7mtuhrfPw.jpg?time=4991&tieba_portrait_time=4991[avatar]TA获得超过4819个赞[slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]736[view_count]
音频信息数字化过程不包括______。
【答案】：D
本题考查多媒体基础知识。音频信息是一种模拟信号，在计算机中必须将其转换成为数字音频信号，即用二进制数字编码形式来表示音频信息。最基本音频信息数字化方法是取样一量化法，分为采样、量化和编码3个步骤。采样是把时间连续模拟信号转换成时间离散、幅度连续信号。在某些特定时刻获取音频信号幅值叫做采样，由这些特定时刻采样得到信号称为离散时间信号。一般都是每隔相等一小段时间采样一次，其时间间隔称为取样周期，它倒数称为采样频率。为了不产生失真，采样频率不应低于音频信号最高频率两倍。采样频率越高，可恢复音频信号分量越丰富，其声音保真度越好。量化是把在幅度上连续取值(模拟量)每一个样本转换为离散值(数字量)表示，因此量化过程有时也称为A/D转换(模数转换)。量化后样本是用若干位二进制数(bit)来表示，位数多少反映了度量音频波形幅度精度，称为量化精度，也称为量化分辨率。量化精度越高，声音质量越好，需要存储空间也越多；量化精度越低，声音质量越差，而需要存储空间少。经过采样和量化处理后音频信号已经是数字形式了，但为了便于计算机存储、处理和传输，还必须按照一定要求进行数据压缩和编码，即选择某一种或者几种方法对它进行数据压缩，以减少数据量，再按照某种规定格式将数据组织成为文件。
[create_time]2023-05-21 06:41:58[/create_time]2023-06-05 06:26:31[finished_time]1[reply_count]0[alue_good]考试资料网[uname]https://pic.rmb.bdstatic.com/a1a6b96a94de8451994b608ca7e87353.jpeg[avatar]百度认证:赞题库官方账号[slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]6[view_count]
语音信号处理的前景如何
语音编码已经比较成熟，有很多现成标准。语音合成已有比较成熟的方案，国内如科大讯飞的。语音降噪技术发展也很多年，主要分为去除平稳噪声的单麦克风降噪，以及抑制方向性噪声的双麦克风降噪。总体而言，以feature形式存在居多，难以从根本上提高语音质量。毕竟，什么信号处理技术也难以和人耳听觉系统的处理能力相比啊。回音消除技术严格说来，应该属于音频信号处理。不过其中的残余回声抑制，属于语音信号处理。可以看成是语音降噪技术的一种扩展，跟单麦克和双麦克方式都有一定的联系。这个目前在VOIP技术中已经应用广泛，可提高余地已经不大。语音识别技术目前的技术框架主要基于模式识别，对数据的匹配性要求很高，对方言，口音，以及口语的处理能力还存在很大的瓶颈。对于标准口音，还是可以处理的，不过也需要用户不低的配合度。总体而言，实用上来讲，当前的技术还是略显鸡肋。所有这些技术目前都有不少性能不错的开源项目。可以参考使用。不过共同的问题是，似乎没看到一个非常光明的前进方向。
[create_time]2016-03-26 07:45:27[/create_time]2012-03-28 08:03:57[finished_time]1[reply_count]23[alue_good]lightmypath[uname]https://himg.bdimg.com/sys/portrait/item/wise.1.be789d31.Ydmj6xEqvMROobPZ1V8klw.jpg?time=3702&tieba_portrait_time=3702[avatar][slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]6281[view_count]
语音识别的过程是什么?语音识别的方法有哪几种?
语音识别的方法主要包括基于声道模型和语音知识的方法、模式匹配方法、人工神经网络方法3种。
基于声道模型和语音知识的方法起步较早，在语音识别技术提出的最初就出现了相关研究，但由于其模型及语音知识过于复杂，现阶段没有达到实用的程度。模式匹配常用的技术有动态时间规整（DTW）和矢量量化（VQ），统计型模型方法常见的是隐马尔可夫模型；语音识别常用的神经网络有反向传播（BP）网络、径向基函数网络（RBF）及新兴的小波网络。一个完整的基于统计的语音识别系统可大致分为语音信号预处理与特征提取、声学模型与模式匹配、语言模型与语言处理3部分。语音识别目前在自适应能力、健壮性等方面存在一些问题。比如IMB的 Via Voice和 Asiaworks的SPK都需要用户在使用前进行几百句话的训练，以让计算机适应用户的声音特征。大量的训练加大了用户和系统的负担，并且某些应用无法对单个消费者进行训练，限制了语音识别技术的进一步应用。环境杂音或嗓音对语音识别效果影响非常大，目前在公共场合很难实现有效的语音识别。另外，目前的声学模型和语音模型只允许用户使用特定语音进行特定词汇的识别，对语言混合识别和无限词汇识别很难奏效。【摘要】
语音识别的过程是什么?语音识别的方法有哪几种?【提问】
您好，您的问题我已经看到了，正在整理答案，请稍等一会儿哦~【回答】
这么慢【提问】
亲，感谢您的耐心等待，已帮您查到的结果是“语音识别过程主要包括语音信号的预处理、特征提取、模式匹配几个部分。预处理包括预滤波、采样和量化、加窗、端点检测、预加重等过程。语音信号识别最重要的一环就是特征参数提取。提取的特征参数必须满足以下的要求: (1)提取的特征参数能有效地代表语音特征,具有很好的区分性; (2)各阶参数之间有良好的独立性; (3)特征参数要计算方便,最好有高效的算法,以保证语音识别的实时实现。，希望能帮到您!如果您对我的服务满意，辛苦您用您宝贵的发财手给我点个赞【回答】
不好意思小哥哥妹子迷糊了刚才[流泪]【回答】
语音识别的方法主要包括基于声道模型和语音知识的方法、模式匹配方法、人工神经网络方法3种。
基于声道模型和语音知识的方法起步较早，在语音识别技术提出的最初就出现了相关研究，但由于其模型及语音知识过于复杂，现阶段没有达到实用的程度。模式匹配常用的技术有动态时间规整（DTW）和矢量量化（VQ），统计型模型方法常见的是隐马尔可夫模型；语音识别常用的神经网络有反向传播（BP）网络、径向基函数网络（RBF）及新兴的小波网络。一个完整的基于统计的语音识别系统可大致分为语音信号预处理与特征提取、声学模型与模式匹配、语言模型与语言处理3部分。语音识别目前在自适应能力、健壮性等方面存在一些问题。比如IMB的 Via Voice和 Asiaworks的SPK都需要用户在使用前进行几百句话的训练，以让计算机适应用户的声音特征。大量的训练加大了用户和系统的负担，并且某些应用无法对单个消费者进行训练，限制了语音识别技术的进一步应用。环境杂音或嗓音对语音识别效果影响非常大，目前在公共场合很难实现有效的语音识别。另外，目前的声学模型和语音模型只允许用户使用特定语音进行特定词汇的识别，对语言混合识别和无限词汇识别很难奏效。【回答】
研究人和计算机之间信息交换的人工智能领域外围技术是（ ）？ \x09
【提问】
以下（ ）不是目前人工智能技术发展研究的重点趋势。
【提问】
亲都睡觉了你还发啊【回答】
人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换,主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换,是人工智能领域的重要的外围技术【回答】
最后一个你把答案给我发来【回答】
[create_time]2022-03-19 23:48:26[/create_time]2022-04-03 23:47:05[finished_time]1[reply_count]1[alue_good]电子小妹妹[uname]https://himg.bdimg.com/sys/portrait/item/wise.1.5dde52a1.G9v3OXwKiKYjW_U1eqhCrA.jpg?time=12249&tieba_portrait_time=12249[avatar][slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]3569[view_count]
语音识别的技术原理是什么?
语音识别的技术原理是将一段语音信号转换成相对应的文本信息，系统主要包含特征提取、声学模型，语言模型以及字典与解码四大部分，其中为了更有效地提取特征往往还需要对所采集到的声音信号进行滤波、分帧等预处理工作，把要分析的信号从原始信号中提取出来。之后，特征提取工作将声音信号从时域转换到频域，为声学模型提供合适的特征向量；声学模型中再根据声学特性计算每一个特征向量在声学特征上的得分；而语言模型则根据语言学相关的理论，计算该声音信号对应可能词组序列的概率；最后根据已有的字典，对词组序列进行解码，得到最后可能的文本表示。作为语音识别的前提与基础，语音信号的预处理过程至关重要。在最终进行模板匹配的时候，是将输入语音信号的特征参数同模板库中的特征参数进行对比，因此，只有在预处理阶段得到能够表征语音信号本质特征的特征参数，才能够将这些特征参数进行匹配进行识别率高的语音识别。
[create_time]2021-12-11 13:27:04[/create_time]2021-12-17 17:59:19[finished_time]1[reply_count]1[alue_good]小林爱生活123[uname]https://pic.rmb.bdstatic.com/bjh/user/9a81af8f57abf1df38a97353cda15121.jpeg[avatar]专注分享生活相关资讯！[slogan]专注分享生活相关资讯！[intro]2218[view_count]什么是数字信号？
1.数字信号是一些离散的信号，数字信号通常使用1和0表示。2.模拟信号是一些连续的信号，用简单的0和1不能够表达清晰。3.数字信号，我们举个例子，单片机的IO口输出电平，要么是高电平，要么是低电平，这就是典型的数字信号。4.模拟电路，我们举个例子，电池的电压，随着电池的使用，电压会越来越低，这个就是典型的模拟值。5.由于模拟信号比较离散，需要经过处理才可以得到规律，所以目前电路中较复杂的模拟部分很大程度上都已经经过转换成数字信号，便于单片机的处理。6.数字和模拟是电子技术中两个重要的部分，需要互相配合才可以设计出良好的电路。拓展资料：数字信号指自变量是离散的、因变量也是离散的信号，这种信号的自变量用整数表示，因变量用有限数字中的一个数字来表示。在计算机中，数字信号的大小常用有限位的二进制数表示，例如，字长为2位的二进制数可表示4种大小的数字信号，它们是00、01、10和11；若信号的变化范围在-1~1，则这4个二进制数可表示4段数字范围，即[-1, -0.5)、[-0.5, 0)、[0, 0.5)和[0.5, 1]。
[create_time]2023-07-27 05:41:22[/create_time]2023-08-10 17:51:00[finished_time]1[reply_count]0[alue_good]小梁仔OX[uname]https://himg.bdimg.com/sys/portrait/item/wise.1.4e1f2f39.8ZsKZdG4tZPW57-hahs_FA.jpg?time=9059&tieba_portrait_time=9059[avatar]每个回答都超有意思的[slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]124[view_count]什么是信号?什么是数字信号?
举例说明模拟信号：水面扔石头形成的水纹 1.描述：往水塘中心扔石头形成水纹，水纹就是模拟信号，水纹沿扔石头中心一波一波往外推开或叫传输，水纹大小或者说高度就是幅值，水纹一波一波连续传输，就是幅值连续，水纹会在连续几分钟内传输直到波纹停止水面平静，就是时间连续。 2.优点：模拟信号直观容易实现(扔石头就能产生一个模拟信号)； 3.缺点：抗干扰能力差，保密性差。(比如在我们同时往水塘扔2块石头，水波纹交叉的地方，波纹就看不清楚了，信号就乱了)。举例说明数字信号：往飞镖盘上扔飞镖 描述：往飞镖盘上扔飞镖就形成许多飞镖头扎的孔洞，孔洞就是数字信号，幅值就是路人甲和路人乙在镖盘上留下的孔洞大小，镖盘不可能全部扎满孔洞，达到孔洞全部相连的程度，所以幅值是不连续的，并且扔飞镖也是一个一个看准了扔的，时间也是不连续的。 2.优点：抗干扰能力好，保密性好(我们把路人甲的飞镖头改为与路人乙的不一样，就是把路人甲飞镖加密，这样无论他们怎么仍，或者任意错开时间去扔，飞镖孔径大小不同，都能分的清楚)。 3.缺点：技术复杂，要求高(即扔到飞镖盘上留下孔洞较深才好判断孔径大小，飞镖没扎稳，或者扔到镖盘外面就都无效，这些错误就是信号错误，信号错误率高了，传输的信号就不准确了)。以上，想了好久，不容易，请采纳和点赞。
[create_time]2023-01-22 05:01:18[/create_time]2023-02-04 19:02:52[finished_time]1[reply_count]0[alue_good]烟雨天涯82[uname]https://himg.bdimg.com/sys/portrait/item/wise.1.1ac2ff27.m5SlzvCx75n6ve9nMXcQsg.jpg?time=6458&tieba_portrait_time=6458[avatar]TA获得超过502个赞[slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]19[view_count]PNC是什么意思
PNC是英文Police Negotiation Cadre的简称，意思为警方谈判小组。是英文Police Negotiation Cadre的简称，意思为警方谈判小组。在香港谈判工作是有警员义务性担当的。在进行谈判的时候，一般共有三个人负责，一个人专门负责交谈，一个人专门负责做策略，另外一个则负责收集资料。扩展资料：PNC(至纯科技)是高纯工艺系统的优秀集成商。高纯气体输送系统；高纯化学品输送系统；高纯物料配液系统。PNC(至纯科技)为中国光伏电池行业全产能超过50%的生产线提供了特气和化学品系统的解决方案。同时，为半导体、LED、光纤、TFT-LCD、微电子、生物工程、制药等领域提供专业解决方案。参考资料来源：百度百科-PNC
[create_time]2022-12-19 19:23:25[/create_time]2023-01-03 19:23:25[finished_time]1[reply_count]0[alue_good]乾莱信息咨询[uname]https://pic.rmb.bdstatic.com/bjh/user/62ac8245037c35cef5dd05b07789a9ca.jpeg[avatar]百度认证:内蒙古乾莱科技官方账号[slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]14[view_count]pnc是什么意思
被动降噪（PNC）是耳机降噪技术的一种，大多数降噪方法都是被动降噪。通常是多种方法复合使用。大多数降噪方法都是被动降噪。按照使用材料和部位又可分为减振噪声治理、吸音噪声治理和隔音噪声治理。主动降噪和被动降噪的区别：1、降噪原理不同：被动降噪是在耳杯里面填充海绵，通过耳杯和海绵来隔离噪音，对耳杯的夹力有一定的要求，夹力小耳杯和耳朵之间有缝隙的话，降噪效果就会差好多。主动降噪是在耳杯中设置智能降噪芯片，当耳机的内置拾音感知器感知到外界的噪音时，智能电路会产生一种和外界噪音相反的声波来抵消掉噪音。2、价格不同：被动降噪制作简单，比较便宜，一般几十元到一两百就可以买到。主动降噪耳机技术要求高，价格一般都在千元以上。3、应用不同：被动降噪耳机可以当做劳保耳机用在工厂，施工场地等场合。戴上降噪耳机工作时不好与旁边的人沟通交流。主动降噪耳机在屏蔽巨大的噪音的同时，还可以感知细小的声音，不影响交流，一般用于嘈杂但需要听清外界声音的场合。
[create_time]2023-02-14 17:07:07[/create_time]2023-02-26 00:00:00[finished_time]1[reply_count]0[alue_good]王老师教育科普[uname]https://himg.bdimg.com/sys/portrait/item/wise.1.e69ab21a.9LYzEymr_SIOJxprWmnPrg.jpg?time=390&tieba_portrait_time=390[avatar]TA获得超过1916个赞[slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]123[view_count]语音处理的介绍
语音处理(speech signal processing)用以研究语音发声过程、语音信号的统计特性、语音的自动识别、机器合成以及语音感知等各种处理技术的总称。由于现代的进音处理技术都以数字计算为基础，并借助微处理器、信号处理器或通用计算机加以实现，因此也称数字语音信号处理。
[create_time]2016-06-02 01:22:42[/create_time]2016-06-16 22:37:52[finished_time]1[reply_count]0[alue_good]恋莫_撅A2[uname]https://himg.bdimg.com/sys/portrait/item/wise.1.52e5ef5c.R_WUp1ulyNTWlbQQZaefGA.jpg?time=3653&tieba_portrait_time=3653[avatar]TA获得超过165个赞[slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]19[view_count]下面哪个属于语音识别应用领域
智能家居随着物联网技术和人工智能语音识别技术的发展，智能家居已经成为了人们生活中的一部分。我们可以通过语音指令控制智能家居中的各种设备，让我们的生活变得更加便利，同时也节能环保。例如，通过语音指令打开门锁，控制灯光和升温调节空调，都可以实现，使得人们在回家时可以无须手动操作设备，直接将控制权交给智能家居即可。另外，人工智能语音识别技术还可以让我们通过语音指令来使用家电，比如智能电视、无人机和智能音响等等。只需对着设备说出你要播放的歌曲、电影或是指令，就能快速实现你的需求，让我们的生活变得更加智能化和高效。医疗保健随着人口老龄化和健康意识的不断提高，医疗保健领域也迎来了智能化革命。人工智能语音识别技术在医疗保健领域的应用越来越广泛。例如，智能手机的语音识别技术可以帮助医生准确记录病史、病情和治疗方案，从而帮助他们快速做出正确的诊断和治疗。这种技术不仅使医生的工作更加高效，而且能够大大提高病人的治疗质量和满意度。另外，人工智能语音识别技术还可以用于医疗保健机构的管理。例如，医院可以使用语音识别技术来管理医生和员工的日程安排、病人就诊情况和药物储备情况等信息。这有助于实现医疗保健机构的高效运作和平衡资源的分配。同时，智能语音识别技术还可以用于语音助手和虚拟医生等医疗服务，让病人能够更轻松地获取医疗保健知识和服务，并更好地管理自己的健康。安防在安防领域，人工智能语音识别技术的应用可以大大提高安全性。语音识别技术可以帮助人们识别身份并控制物品的访问权限，以保护家庭、企业和其他场所的安全。这项技术可以被用于手持设备、智能手机、智能家居系统等，并与安全摄像头等设备集成在一起。在家庭环境中，智能语音识别技术可以帮助家庭成员识别彼此的声音，从而降低被盗的风险。当有陌生人进入家庭环境时，系统能够自动触发警报，通知有关人员或警方。此外，语音识别技术还可以配合智能门锁等设备，从而方便用户通过语音指令来开锁。这种用途可以使得人们的生活变得更加安全、方便和智能化。除了家庭，企业环境中人工智能语音识别技术也有广泛应用。例如，在大型办公室、商场和其他公共场合安装智能语音识别设备，可以帮助管理人员更好地掌握设备使用情况和保护重要信息的安全性。此外，语音识别技术可以还可以帮助安保人员对客户和访客进行身份识别，从而保障整个机构和人员的安全。教育在教育领域，人工智能语音识别技术也有着广泛的应用。语音识别技术可以被用在教室里来帮助老师和学生更好地交流，同时促进学生的口语表达和听力能力的提升。例如，学生可以通过智能语音识别技术来记录老师在课堂上的讲解，并以此作为复习和学习的资料。另外，有些教育学者和技术公司利用人工智能语音识别技术来研究儿童语音发展和语言学习。除此之外，人工智能语音识别技术还可以被用来制作教育工具，例如语音教练或语音学习应用程序，以帮助学生更好地掌握口语技能。在语言类课程中，学生可以使用语音识别技术来练习口语，改进发音和语气，并提高听力水平。总之，人工智能语音识别技术在教育领域中的应用将会越来越广泛。它不仅可以帮助学生提高口语能力，还能够为教育行业带来更多有用的创新。总结：人工智能语音识别技术的出现和发展，对于人类社会的各个领域都带来了巨大的变革和进步。我们期待未来，这项技术能够得到更加广泛和深入的应用，为人们的生活和工作带来更多的便利和帮助。
[create_time]2023-07-08 20:18:32[/create_time]2023-07-23 19:49:13[finished_time]1[reply_count]0[alue_good]瑞物评测室[uname]https://iknow-pic.cdn.bcebos.com/242dd42a2834349b8864ec1ddbea15ce37d3becc[avatar]百度认证:北京瑞评互动科技官方账号[slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]4[view_count]目前的语音识别技术在哪些方面还有提升空间,未来有哪些应用前景
语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，（ASR），其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
语音识别技术的应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。语音识别技术与其他自然语言处理技术如机器翻译及语音合成技术相结合，可以构建出更加复杂的应用，例如语音到语音的翻译。【摘要】
目前的语音识别技术在哪些方面还有提升空间,未来有哪些应用前景【提问】
语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，（ASR），其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
语音识别技术的应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。语音识别技术与其他自然语言处理技术如机器翻译及语音合成技术相结合，可以构建出更加复杂的应用，例如语音到语音的翻译。【回答】
[create_time]2021-10-31 17:01:57[/create_time]2021-11-15 16:57:50[finished_time]1[reply_count]0[alue_good]职场精英002[uname]https://himg.bdimg.com/sys/portrait/item/wise.1.49dcb29f.LmITyd5nTSD0W6C-L_NwQQ.jpg?time=3816&tieba_portrait_time=3816[avatar][slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]970[view_count]
