图灵汇官网

语音识别技术

1. 基础知识

1.1 语音识别概念

语音识别是指将人类的声音转换成文字或指令的技术。这一过程属于语音信号处理的重要分支，同时也是模式识别的一部分。它涉及多个学科领域，包括计算机技术、人工智能、数字信号处理、模式识别、声学、语言学和认知科学，是一个跨学科的研究领域。

1.2 语音识别分类

根据对说话方式的要求，语音识别系统可分为孤立词识别、连接词识别和连续语音识别系统。根据对说话人的依赖程度，又可以分为特定人和非特定人识别系统。依据词汇量的大小，可以分为小词汇量、中等词汇量、大词汇量以及无限词汇量识别系统。

2. 发展历程

20世纪50年代，贝尔实验室的研究人员发明了能够识别10个英文数字发音的系统——Audry系统，这是语音识别技术的起点。到了60年代，计算机的应用推动了语音识别技术的发展，动态规划（DP）和线性预测分析（LP）等技术的引入对语音识别技术起到了关键作用。70年代，LP技术得到了进一步的发展，动态时间规整（DTW）技术也逐渐成熟。80年代，HMM模型和人工神经网络（ANN）的应用使得大词汇量、连续语音和非特定人识别成为可能，卡内基梅隆大学研发的Sphinx系统就是一个典型案例。90年代以后，语音识别技术与自然语言处理结合，发展出了基于自然口语理解和对话的人机交互系统，并逐步形成了面向多种语言的直接语音翻译技术。

3. 主要工具

3.1 具体案例应用

工具1：AppTek

AppTek 提供了先进的机器学习和生成式人工智能支持，涵盖超过80种语言和方言。其主要功能包括自动语音识别（ASR）、字幕生成和数字资产管理等。例如：

1. 实时字幕生成：能够实时生成字幕。
2. 后期编辑：提供后期编辑功能。
3. 数字资产管理：管理数字资产。
4. 无障碍解决方案：为听障人士提供解决方案。

AppTek 的工作流程包括实体识别、意图分类、逆文本规范化、推理、对话和知识图谱构建等步骤。例如：

1. 实体识别：识别句子中的实体，如人名、日期、地点和时间。
2. 意图分类：确定用户意图。
3. 逆文本规范化：将文本转换为标准格式。
4. 推理：进行逻辑推理。
5. 对话：进行对话。
6. 知识图谱构建：构建知识图谱。
7. 情感分析：分析文本的情感倾向。

工具2：科大讯飞

科大讯飞提供了一套完整的语音识别解决方案，支持多语言、多人对话和后期编辑。但需要注意的是，科大讯飞在上下文语境充分的情况下，识别准确度仍有待提高，如识别错误和语法错误等问题。例如：

1. 导入音频：可以从手机文件或录音笔导入音频。
2. 悬浮字幕：显示悬浮字幕。
3. 转文字：支持多语言、多人对话和后期编辑。

尽管科大讯飞的转写准确度还有待提高，但在实际应用中，仍需人工编辑来纠正识别错误。

4. 总结与展望

语音识别技术在未来具有巨大的市场潜力。目前，该技术已广泛应用于日常生活中的语音操作和人机交互领域。对于翻译从业者而言，语音识别技术的发展能够显著提升工作效率和翻译质量，帮助他们降低认知和输出负担。