我们每天都会用语音来搜索、发出命令以及与设备通信。但它们究竟是如何理解我们的呢？
答案在于语音识别技术。这一强大的工具使我们能够用语音与机器进行交互，使我们的生活更加轻松便捷。
事实上，61% 的美国人现在在智能手机上使用语音搜索，这表明其重要性日益增加。
但是什么是语音识别？
这篇博文正是对此的回答。让我们来探索它如何改变我们与周围世界的互动方式。
什么是语音识别？
简单来说，语音识别是一种将口语转换成动作或文本的技术。它旨在处理从简单命令到复杂指令的一切。
这些系统通常具有控制台或基于 Web 的界面，用户可以在其中登录、发出语音命令并执行任务，而无需键入。
以机场、银行和医院为例。许多机构依靠语音识别来获得机器人的帮助，以改善运营。Siri、Cortana、Alexa 和 Google Home 等流行语音助手进一步证明了这项技术已融入日常生活。
语音识别如何工作？
语音识别的工作原理是捕捉我们发出的声音并将其转换成计算机可以理解的数字格式。
想象一下：当你说话时，麦克风会拾取你的声音并将其传送到模拟数字转换器。此过程将音频转换为数字信号，然后对其进行分析以获取词汇、语音和音节等关键特征。
系统将这些特征存储在内存中，并在您说话时 数据库到数据 不断提供它们以供比较。
该系统依靠存储在计算机 RAM 中的大型数字数据库，这有助于加快这一过程。当您说话时，系统会将您的单词与存储在数据库中的单词进行匹配，并快速将其显示为屏幕上的文本。
为了进一步了解语音识别的工作原理，分解实现语音识别的核心技术和组件非常重要。
下面列出了将口语转换为文本或动作以实现准确、自然的交互的关键组件：
ASR 是语音识别的支柱。它通过分析音频波 您应该投资入站营销而不是雇用更多销售人员的 3 个理由 形并将其与数据库中的语音成分进行匹配，捕获口头语言并将其转换为文本。
Plivo 的 ASR进一步简化了语音应用程序的构建。它提供实时转录，并在客户说话时根据部分结果采取行动。此外，它还支持 27 种语言，并通过对不常见单词的语音提示来提高准确性。
Plivo 还提供预建模型以便快速设置，以及脏话过滤器以保持转录的干净。它可以同时检测语音和键盘输入。
自然语言处理 (NLP)
语音转录后，NLP 会解释单词背后的含义。它可以帮助系统理解上下文、语法和意图，确保即使在处理复杂语言时也能做出准确的响应。
文本转语音 (TTS)
TTS将文本转换为口语，使系统能够以自然、类似人类的声音做出响应。这使得语音助手更具吸引力，也更易于互动。
声学建模
声学建模侧重于语音的声音，捕捉不同音素 赌博电子邮件列表 在不同环境中的产生方式。它确保系统即使在嘈杂或具有挑战性的条件下也能准确地解释语音。
语言建模可以根据上下文预测最可能的单词序列，从而提高准确性并减少歧义。这样，系统就可以选择正确的单词，尤其是在有多个选项的情况下。