语音识别：定义、重要性和用途

下面列出了语音识别的 7 种用途。

普通消费者、专业人士、学生、开发人员和内容创作者使用语音识别软件。语音识别通过语音命令发送短信、拨打电话和管理他们的设备。律师、医生和记者是使用语音识别的专业人士。使用语音识别软件，他们口述特定于域的信息。

使用语音识别的优势主要在于它的可访问性和效率。它使人机交互更易于访问和高效。它减少了人类的需求，这也是耗时且容易出错的。

它有利于可访问性。有听力障碍的人使用语音命令轻松交流。医疗保健行业的效率有了显著提高，专业人员使用语音识别进行快速记录。驾驶环境中的语音命令有助于保持安全，并允许手和眼睛专注于基本职责。

使用语音识别的缺点是它可能不准确，并且依赖于特定条件。环境噪音或重音会混淆算法。它会导致误解或转录错误。

这些不准确之处是有问题的。它们在敏感情况下至关重要，例如医疗转录或法律文件。有些系统需要时间来学习一个人的说话方式才能正常工作。语音识别系统可能难以同时解释多个说话者。另一个缺点是隐私。声控设备可能会无意中记录私人对话。

下面列出了 3 种不同类型的语音识别。

自动语音识别 （ASR） 是最常见的 语音识别类型 之一。ASR 系统将口语转换为文本格式。许多应用程序使用它们，例如 Siri 和 Alexa。ASR 专注于理解和转录语音，无论说话者如何，使其具有广泛的适用性。

与说话人相关的识别可识别单个用户的声音。它需要时间来学习和适应他们特定的语音模式和口音。由于训练，依赖于扬声器的系统非常准确。然而，他们很难识别新的声音。

独立于说话人的识别功能可解释和转录任何说话人的语音。它不关心口音、说话速度或音调。这些系统在具有许多用户的应用程序中非常有用。

语音识别系统可以识别的口音和语言是英语、西班牙语和普通话，以及不太常见的口音和语言。这些系统经常包含用于区分方言和口音的定制模型。它承认语言的多样性。例如， Transkriptor作为听写软件，支持 100 多种语言。

是的，语音识别软件的准确率在 95% 以上。但是，它的准确性因许多因素而异。背景噪音和音频质量就是其中的两个例子。

在最佳条件下，语音识别结果可以达到高达 99% 的准确率。最高水平的语音识别精度需要受控条件，例如音频质量和背景噪音。领先的语音识别系统报告的准确率超过99%。

文本转录通过分析和处理音频信号来与语音识别配合使用。 文本转录 过程从麦克风开始，麦克风记录语音并将其转换为数字数据。然后，该算法将数字声音分成小块，并分析每个小块以识别其不同的音调。

先进的计算机算法有助于系统将这些声音与识别的语音模式相匹配。该软件将这些模式与庞大的语言数据库进行比较，以找到用户表达的单词。然后，它将单词组合在一起以创建逻辑文本。

语音识别通过拆分声波、提取特征并将其映射到语言部分来处理音频数据。当用户对着设备说话时，系统会收集和处理连续的声波。软件进入特征提取阶段。

该软件隔离了声音的特定特征。它侧重于音素，这些音素对于识别一个音素与另一个音素至关重要。该过程需要评估频率分量。

然后，系统开始使用其训练的模型。该软件通过使用庞大的数据库和机器学习模型将提取的特征与已知的音素相结合。

该系统获取音素，并将它们组合在一起以形成单词和短语。该系统结合了技术技能和语言理解，将噪音转换为可理解的文本或命令。

下面列出了 3 款最佳语音识别软件。

但是，选择 最好的语音识别软件 取决于个人喜好。

Transkriptor的仪表板通过语音识别简化了音频和视频到文本的转换。

Transkriptor 是一款在线转录软件，它使用人工智能进行快速准确的转录。用户只需在 Transkriptor 仪表板上单击一下即可翻译他们的成绩单。Transkriptor技术以智能手机应用程序、Google Chrome分机和虚拟会议机器人的形式提供。它与 Zoom、Microsoft Teams和 Google Meet 等流行平台兼容，这使其成为最好的语音识别软件之一。

Dragon NaturallySpeaking 允许用户将口语转换为书面文本。它提供了对特定语言的可访问性和适应性。用户喜欢软件对不同词汇的适应性。

探索 Google 的语音识别技术，该技术是现代数字通信不可或缺的一部分。

Google 的 Speech-to-Text 因其可扩展性、集成选项和支持多种语言的能力而被广泛使用。个人在各种应用中使用它，从转录服务到语音命令系统。

不，语音识别和听写是不一样的。它们的主要目标是不同的，尽管语音识别和听写都可以将口语转换为文本。语音识别是一个更广泛的术语，涵盖了该技术识别和分析口语的能力。它将它们转换为计算机可以理解的格式。

听写是指大声说话进行录音的过程。听写软件使用语音识别将口语转换为书面文本。

语音识别和听写之间的区别与它们的主要目的、交互和范围有关。它的主要目的是识别和理解口语。听写有一个更明确的目的。它侧重于将口语直接转录为书面形式。

就范围而言，语音识别涵盖了广泛的应用。它可以帮助语音助手回答用户的问题。 听写 的范围较窄。

它提供了更动态的交互体验，通常允许双向对话。例如， Siri 或 Alexa 等虚拟助手不仅可以理解用户请求，还可以提供反馈或答案。听写以更基本的方式工作。这通常是一个单向过程，其中用户发言，系统转录，程序不参与响应讨论。