语音识别到底是什么？
语音识别
您需要了解的有关语音识别的知识
当我们谈论语音识别时，通常指的是一种能够识别口语单词并将其记录到程序中的软件，因此最终，您可以用书面形式说出所有内容。它通常也被称为“语音到文本”。最初，该软件的可能性非常有限，因此您只能转换有限数量的短语。随着时间的流逝，语音识别软件背后的技术得到了很大的发展，并且现在变得更加复杂，因此它可以识别不同的语言甚至不同的口音。但是，当然，在该领域中仍然需要完成一些工作。
同样重要的是要注意，语音识别与语音识别并不相同，即使有时人们将两个术语用于同一事物。语音识别用于识别正在说话的人，而不注意所讲的内容。
语音识别和相关技术的简短历史
在本文中，我们将简要解释语音识别兴起的历史和技术。
从数字时代的曙光开始，人们就有了以某种方式能够与机器进行通信的冲动。在发明第一类数字计算机之后，许多科学家和工程师以各种方式尝试了某种方式在此过程中实现语音识别。这一过程的关键一年是1962年，当时IBM推出了Shoebox，这是一种基本的语音识别机器，能够进行简单的数学计算。如果该原型机的用户对着麦克风讲话，则该机器能够识别多达六个控制字，例如“加号”或“减号”。随着时间的流逝，这种技术背后的技术不断发展，如今，通过语音与计算机交互已成为非常普遍的功能。有许多著名的语音识别引擎，例如Siri或Alexa。重要的是要注意，这些语音驱动的设备依赖于人工智能（AI）和机器学习。
当提到人工智能（AI）时，听起来可能像是一部科幻电影，但事实是，在当今时代，人工智能在我们的世界中起着举足轻重的作用。实际上，由于许多程序和应用程序已经在使用AI，因此它已经在我们的日常生活中非常普遍。但这是20世纪初出现的科幻小说。 1950年后期，人工智能的概念变得更加突出，成为许多科学家和哲学家关注的焦点。那时，一位雄心勃勃的英国数学家艾伦·图灵（Alan Turing）提出了一个命题，即机器可以根据可用信息的输入自行解决问题并做出决策。问题在于计算机还没有存储该数据的可能性，这是人工智能发展的关键步骤。那时他们所能做的就是执行简单的命令。
人工智能发展中的另一个重要名字是约翰·麦卡锡（John McCarthy），他首先创造了“人工智能”一词。麦卡锡指出，人工智能是：“制造智能机器的科学与工程”。 1956年在达特茅斯学院（Dartmouth College）的一次开创性会议上，这个定义被揭露。
今天，各种形式的人工智能无处不在。它已经发展为大规模采用，这主要是由于每天在全球范围内交换的总体数据量增加。它被用于高级算法中，并提高了存储和计算能力。 AI具有多种用途，例如翻译，转录，语音，面部和物体识别，医学图像分析，自然语言处理，各种社交网络过滤器等。还记得大师级Gari Kasparov和Deep Blue国际象棋AI之间的国际象棋比赛吗？
机器学习是人工智能的另一个非常重要的应用。简而言之，它是指能够从自己的经验数据库中学习和改进的任何系统。这通过识别模式起作用。为了使系统能够做到这一点，需要能够对其进行培训。系统的算法接收大量数据的输入，并且在某一点它变得能够从该数据中识别模式。该过程的最终目标是使这些计算机系统能够独立学习，而无需任何人工干预或帮助。
与机器学习一起提到的另一件非常重要的事情是深度学习。深度学习过程中最重要的工具之一就是所谓的人工神经网络。它们是高级算法，类似于人脑的结构和功能。但是，它们是静态的和象征性的，与生物大脑不同，后者是塑料的，并且更多是基于模拟的。简而言之，这种深度学习是一种非常专业的机器学习方式，主要基于人工神经网络。深度学习的目标是紧密复制人类学习过程。深度学习技术非常有用，并且在受语音控制的各种设备（平板电脑，电视，智能手机，冰箱等）中发挥着重要作用。人工神经网络也被用作一种旨在预测物品的过滤系统用户将来会购买的商品。深度学习技术在医学领域也非常广泛地使用。这对癌症研究人员非常重要，因为它有助于自动检测癌细胞。
现在我们将回到语音识别。正如我们已经提到的，该技术旨在识别口语中的各种单词和短语。之后，它将它们转换为机器能够读取的格式。基本程序只能识别少量的关键短语，但是一些更高级的语音识别软件可以解密各种自然语音。语音识别技术在大多数情况下都很方便，但是当录音质量不够好或存在背景噪声而使说话者难以正确理解时，语音识别技术有时会遇到问题。当说话者的口音或方言确实很浓时，它仍然可能会遇到一些问题。语音识别在不断发展，但是还不是很完美。并非所有的事情都与单词有关，机器仍然无法胜任人类可以做的许多事情，例如，他们无法解读肢体语言或某人的声音。但是，随着这些高级算法解密的数据越来越多，其中一些挑战的难度似乎有所降低。谁知道未来会带来什么？很难预测语音识别将在哪里结束。例如，在使用Google Translate引擎实现语音识别软件方面，谷歌已经取得了很大的成功，并且机器也在不断学习和开发。也许有一天，他们将完全取代人工翻译。也许不是，对于任何无法读取人类灵魂深处的机器而言，日常演讲情况都过于复杂。
什么时候使用语音识别？
如今，几乎每个人都拥有智能手机或平板电脑。语音识别是这些设备中的常见功能。它们用于将人的言语转化为行动。如果您想给祖母打电话，只需命令“给祖母打电话”，而您的智能手机已经在拨打该号码，而无需键入联系人列表。这是语音识别。另一个很好的例子是Alexa或Siri。他们还具有在系统中硬连线的功能。 Google还为您提供了通过语音搜索任何内容的选项，而无需输入任何内容。
也许您现在对所有这些工作原理感到好奇。好了，要使其正常工作，必须在软件中内置诸如麦克风之类的传感器，以便识别，分析并转换为数字格式的口语声波。然后，必须将数字信息与存储在某种单词和表达存储库中的其他信息进行比较。匹配时，软件可以识别命令并采取相应措施。
此时还需要提到的另一件事是所谓的WER（字错误率）。这是将错误编号除以单词总数的公式。因此，简单地说，它与准确性有很大关系。目标当然是具有较低的WER，因为这意味着口语的转录更加准确。
现在对语音识别的需求比以往任何时候都高。如果您还需要将口语单词从假设的音频文件转换为文本，则可以转到Gglot。我们是转录服务提供商，以合理的价格提供准确的转录。因此，请随时通过我们用户友好的网站进行联系。