目前主流的语音识别技术是基于统计模式识别的基本理论。一个完整的语音识别系统可大致分为三部分: (1)语音特征提取: (2)声学模型与模式匹配(识别算法) (3)语义理解:计算机对识别结果进行语法、语义分析。语音识别技术,也被称为自动语音识别 Automatic Speech Recognition , (ASR) , 语音识别的发展简史 1952 年 AT& T Bell 实验室实现了一个单一发音人孤立发音的十个英文数字的语音识别系统,到现在的人机语音交互。语音识别研究从二十世纪 50 年代开始到现在历半个多世纪的蓬勃发展,在这期间获得了巨大的进展。现代语音识别技术研究重点包括即兴口语的识别和理解,自然口语对话,以及多语种的语音同声翻译。语音识别应用的特点 : (1)语音识别系统要对用户有益(希望它是能检测到的)。例如提高生产率,容易使用,更好的人机界面, 或更自然的信息交流模式。(2)语音识别系统要对用户“友好”。这种“友好”的含义是:用户在和系统进行语音对话时感星空体育 星空体育平台到舒适;系统的语音提示既有帮助,又很亲近。(3)语音识别系统必须有足够的精度(4)语音识别系统要有实时处理能星空体育 星空体育平台力;例如系统对用户询问的响应时间要很短。 。(1)错误弱化法。这种处理仅仅花费用户很少一点时间,对用户几乎没什么其它不利影响。(2)错误自检纠正法系统利用已知任务的限制自动地检测并纠正错误。(3)确认或多层次判定(4)拒绝/转向人工座席。系统对其中通常较易导致系统识别错误的极少部分语音指令拒绝做出识别决定, 而是将其转给人工座席。在很多情况下,语音识别技术可以充分发挥出 RFID 的潜能: 、脱销产品 、被召回或已过期产品 RFID 系统在利用原有语音导向投资的情况下可以大大增加收益语音识别技术在邮件分拣中的应用现代化分拣设备在邮政上的应用大大提高了邮件处理的效率。但是,并不是所有的邮件都能上分拣机处理, 那些需要人工处理的邮件成了邮政企业实现自动化的瓶颈。邮政使用人工标码技术以及先进的计算机软件系统来处理不能上机的邮件,仍需要大量的劳动力。由 MailCode 公司开发并准备申请专利的 Spell-ItTM 软件技术通过提高系统数据库能力的方式对语音识别自动化设备进行了革命性的变革。这种技术提供了无限的数据库能力,并且保证分拣速度不会因数据库的增大而减小。由各大语音引擎公司开发的系统还支持世界上的各种主要语言,这样,语音技术就成为世界性的产品。以英语语音识别系统为例,系统建立了 36 个可识别字符 26 个字母加上 0~9的 10 个数字,同时还建立了一套关键词。 Spell-It 软件使用这些字符来识别成千上万的口语词汇和无数的词语组合。对于大公司的邮件收发中心来说,使用 MailCode 公司的 Spell-It 软件技术,分拣员实际上只需发出几个字符的音来找到和数据库中相对应的词。例如:碰到了寄给 Joseph Schneider 的邮件,操作员只需发出“J”、“S”、“C”和“H”几个音就可以得到准确的分拣信息。姓名和邮箱编码: Jennifer Schroeder, 软件工程部; Joseph Schneider, 技术操作部; Jos