语音识别技术属于？

一、语音识别技术属于？

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。

二、声音识别和语音识别算是人工智能吗？

Siri是语音识别和语义识别的结合，这两个都算是人工智能的范畴，但是是两个不同的领域。语音识别是把声音信号转化为文字，语义识别其实是试图理解这些转化好的文字。 Siri和传统的语音识别产品区别在于，一般语音识别产品，可以识别“现在几点”这样的问句，作出响应。但是这个问法必须是固定的，用其他的问法，他们就无法作出响应。比如你问，“现在很晚了么”，一般语音识别产品是不理解你要做啥的。而Siri可以告诉你，现在是晚上9点有点晚。

三、人工智能研究是文本识别还是语音识别？

从文本识别现在到了语音识别了，现在一直都在致力于研究语音识别，而且这项技术已经很成熟了。

四、语音识别属于模式识别吗？

语音识别系统本质上是一种模式识别系统，包括特征提取、模式匹配、参考模式库等三个基本单元。

语音识别是模式识别的一个分支，又从属于信号处理科学领域，同时与语音学、语言学、数理统计及神经生物学等学科有非常密切的关系。语音识别的目的就是让机器“听懂”人类口述的语言，包括了两方面的含义：其一是逐字逐句听懂非转化成书面语言文字;其二是对口述语言中所包含的要求或询问加以理解，做出正确响应，而不拘泥于所有词的正确转换。

五、人工智能语音识别龙头企业？

科大讯飞，股票代码002230。市值1113亿。公司在智能语音识别，语音合成，翻译，语义理解方面是应用王者，超过80%的国内服务机器人使用讯飞输入法，是我国人工智能领域的头部企业。

六、人工智能识别属于什么行业？

人工智能是一门新兴的高尖端学科，属于社会科学与自然科学的交叉学科，涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。研究的范畴包含自然语言的处理、机器算法的学习、神经网络、模式识别、智能搜索。应用的领域包含机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等。

想研究人工智能的方向，近两年很多大学都开设了人工智能学院。西安电子科技大学人工智能学院、中国科学院大学人工智能技术学院、南京大学人工智能学院三所高校在人工智能领域皆属于顶尖。

人工智能专业相关研究方向，有很多的分支学科，包含模式识别与智能系统、计算机应用技术、智能科学与技术、信息与通信工程、计算机科学与技术、控制科学与工程、人工智能与信息处理、计算机应用技术、生物信息处理方向、计算机科学与技术超级计算方向等。

对于本科专业的学习，如果有意从事人工智能方向的相关工作，可以尝试选择以下的相关专业：

计算机科学与技术。人工智能的工作既需要非常扎实和广泛的数学基础的同时也要求很高的实际操作能力，人工智能专业方向的如Machine Learning，Computer Vision， Natural Language Processing，Data Mining等课程，在计算机科学与技术专业在高年级和研究生阶段都有对应的课程和研究方向。

数据科学与大数据技术。既要掌握基础的程序设计语言，也要掌握大数据平台的运用，Numpy、Matplotlib、Pandas,SciPy和scikit-learn等科学计算与机械学习库的掌握，完成技术方案设计及算法设计和核心模块开发，组织解决项目开发过程中的重大技术问题；负责深度神经网络技术平台的架构、开发方案的设计、应用与实现（包括机器学习、图像处理等的算法）。

2人工智能非孤立专业，不宜另起炉灶

近日，教育部公布了新增本科专业目录，“人工智能”专业位列其中，有35所高校获批建设。“它反映的是我国人工智能本科教育呈现出的繁荣景象。”3日，中国人工智能学会教育工作委员会主任王万森在接受科技日报记者专访时表示，人工智能本科专业的设立，对我国各级各类院校的高层次人工智能人才培养，具有重要的实际意义和深远的历史意义。

不过，也有人感到困惑——在本科专业目录中，早已有了智能科学与技术专业，人工智能专业和它到底有何区别?

北京航空航天大学教授李波告诉科技日报记者，一般认为，智能科学与技术的专业面偏宽，与行业的对应关系不直观，而且脑科学、认知科学、心理学一般划分在生命科学领域。北航牵头组织新申报并获批的人工智能专业，是信息领域的一个本科专业。“至于如何开设，应该鼓励各高校根据自身情况进行选择。”李波说，感知、认知基础好的学校可以选择智能科学与技术，智能技术及应用基础好的学校可以选择人工智能，当然，学校也能在现有计算机或其他专业中培养人工智能方面的人才。“总之，各高校应结合自身特点，制定有自身特色的培养方案和课程体系。”

王万森亲历了我国智能科学与技术本科专业创建、发展的全部过程。在他看来，它和人工智能专业并没有本质区别，差别只是在于专业名称不同，名字的社会认知度不同。

18年前，中国人工智能学会在北京召开了一次规模宏大的学术年会，部分与会代表提出了在我国建立人工智能本科专业的建议，该建议得到大多数参会人员的认可。但就专业名称，大家最后的共识是叫“智能科学与技术”专业。

王万森说，这是因为，当时人工智能正处于其发展的低潮，在“寒冬”时期将专业命名为“人工智能”，其结果可以想象。而且，这一名字沿用了计算机科学与技术专业名称的结构形式，也符合我国高等教育的惯例。

后来，教育部高等学校本科计算机类专业教学指导委员会设立了“智能科学与技术”专业教学指导工作组，确定了该专业的知识结构。从专业知识结构来看，该专业和人工智能专业也没有本质区别。“也就是在上述专业知识结构下，我国智能科学与技术专业15年来的教育实践，为我国培养了大批高层次人工智能专业人才。”王万森表示。

至于两个专业如何并行发展，王万森也有自己的想法。一是可以将“智能科学与技术”作为研究生教育层面的一级学科名称，把“人工智能”作为本科教育层面的专业名称;如果两个本科专业一定要并行存在，那么建议在研究型高校和部分应用研究型高校采用“智能科学与技术”专业名称，而在部分应用研究型高校、应用型高校和技术型高校采用“人工智能”专业名称——前者注重研究，后者强调应用。

不过，王万森也强调，办好高质量的人工智能高等教育，关键不在专业名字叫什么。

“人工智能不是一个孤立专业，而是一个专业类。”例如，沿大数据智能这一学科领域衍生出了“数据科学与大数据技术”专业;沿智能自主系统学科领域衍生出来了“机器人工程”专业……“随着新一代人工智能的快速发展及其应用的不断深入，很有可能还会不断衍生新的专业，这样就形成了一个以智能科学与技术专业/人工智能专业为核心，外加衍生层诸专业的新生专业类，即人工智能类专业。”王万森说。而整个人工智能专业教育体系，除上述核心层、衍生层专业外，还应该包括支持人工智能复合型人才培养的复合型专业和支持人工智能交叉型人才培养的交叉型专业。

王万森建议，应创新人工智能与智能科学与技术专业的协同发展模式，构建与新一代人工智能发展相适应的知识结构和课程体系，实现人工智能和其他专业的有机复合与交叉。

“人工智能专业建设不应颠覆性地另起炉灶，推倒重来，而是要结合实际需求，和原有专业创新、协同发展。”他表示，智能科学与技术/人工智能专业看起来发展得如火如荼，但诸多深层次问题并没有真正得到解决，人工智能与其他社会领域专业的有机复合、与其他学科专业的交叉融合都还不够深入。“这些需要引起我们的高度重视。”

七、探索语音识别技术：人工智能在语音识别领域的应用

引言

语音识别技术在当今信息时代扮演着越来越重要的角色，随着人工智能技术的迅猛发展，语音识别的应用范围也不断扩大。本文将深入探讨人工智能在语音识别领域的应用，以及该技术的发展现状和未来趋势。

语音识别技术概述

语音识别技术是一种利用计算机技术对语音信号进行识别和理解的人机交互技术。通过语音识别技术，计算机可以将人类的语音信息转化为文字或命令，从而实现语音控制、语音搜索、语音翻译等功能。

人工智能在语音识别中的应用

随着人工智能技术的不断成熟，语音识别技术也得到了快速发展。人工智能在语音识别中的应用主要体现在以下几个方面：

• 语音助手： 如Siri、Alexa、小爱同学等，利用语音识别和自然语言处理技术，实现与人的自然、智能交互。
• 智能客服： 在客服行业，人工智能可以通过语音识别技术实现智能语音助手，提升客户服务体验。
• 语音输入： 人工智能技术可以提高语音识别的准确率和速度，使得语音输入成为一种高效的文字输入方式。
• 声纹识别： 借助声纹技术，结合人工智能，实现语音识别中的个人身份识别和安全认证。

语音识别技术的挑战与发展趋势

尽管人工智能在语音识别领域取得了显著进展，但仍然面临着一些挑战。比如，对于口音、语速较快、噪音干扰等复杂环境的语音识别仍然存在一定困难。然而，随着深度学习、神经网络技术的不断突破，语音识别的准确率和稳定性将会得到进一步提升。

未来，语音识别技术将朝着多语种识别、跨界面交互、情感识别等方向持续发展。同时，随着5G技术的普及和边缘计算的发展，语音识别将实现更加高效的实时处理，为智能家居、智能交通、智能医疗等领域带来更广阔的应用空间。

结语

语音识别技术作为人工智能领域的重要应用之一，正日益渗透到我们生活和工作的方方面面。随着技术的不断进步，相信在不久的将来，语音识别技术将为人们带来更加便捷、智能的生活体验。

感谢您阅读本篇文章，希望本文能帮助您更好地了解语音识别技术在人工智能领域的应用及发展趋势。

八、人工智能语音识别技术的应用场景有哪些？

现阶段，产品化能力是智能语音初创企业核心壁垒。一方面，从技术的角度，在无噪音环境下，机器的AI语音识别准确率已经达到相当高水平，未来上升空间有限。科研界将错词率（Word Error Rate,WER）视为衡量AI语音识别技术的核心指标（准确率=1-WER），其中人类的平均WER为5.9%（即94.1%的准确率），受过严格专业训练的速记员平均WER为3%（即 97%的准确率）。自2016年机器的AI语音识别准确率首次超过人类平均水平以来，目前最好的算法已经可以将准确率做到97.03%，超越专业速记员。另一方面，从商业化角度，技术难以成为企业核心壁垒，产品化能力才是成长的关键。

AI语音识别和语音转写有什么区别？实际上这两种技术是包含关系，即语音转写技术是AIAI语音识别技术的一个分支。AI语音识别的研究对象是指以语音为研究对象，通过语言处理和模式识别让机器自动识别理解人类口述语言，进而转化成文本或者命令的技术。从中可以看出，AI语音识别是一门涉及广泛的技术，与声学、语音学、语言学、信息理论、模式识别理论以及神经生物学等学科都有非常密切的关系。而语音转写则是其中一种输出方式，最直接的就是转换成为可视化文本样式输出，即为语音转写技术，它包含了识别与转写两个流程。

九、属于语音识别技术的是？

语音识别技术就是将人类的发音词汇转换成可读输入，所以它还有一个名字叫做自动语音识别技术，通过人类的语音了解人类的需求，这个技术在计算机被发明之前这个设想就被人提上了设案。

十、OCR技术属于语音识别吗？

OCR技术不属于语音识别，属于文字识别。

OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。

目前OCR应该是应用层面最广的技术。在具体的落地应用层面，目前卡证识别、票据识别等标准场景文字识别已经相对成熟，手写文字识别在教育、物流等行业的应用也在不断扩大。复杂动态场景下的OCR技术和应用成为近两年的热门研究方向，比如在无人驾驶、机器人等场景利用OCR对视场中出现的文字进行识别等。