一、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。

二、人工智能里的语音识别的关键技术是什么？

我们是提供人工智能全套技术解决方案的公司，拥有自主产权的智能语音、机器视觉、大数据分析，智能语音里包括语音识别、语音合成、语音检索，声纹识别、口语评测等，我们也都在做，对于你说的语音识别的关键技术，就是声学模型。而声学模型主要有两种，分别是混合声学模型和端到端的声学模型。混合声学模型通常是隐马尔科夫模型结合混合高斯、深度神经网络、深度循环神经网络以及深度卷积神经网络的一个模型。端到端声学模型目前有两大类，一是连接时序分类—长短时记忆模型，二是注意力模型。

三、语音识别技术排名？

1.科大讯飞、

2.云知声

3.思必驰

国内做语音识别的三大巨头，人工智能真正落地的一个痛点芯片，没有低成本、低功耗的芯片就不可能赋予智能设备学习的能力。

四、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。

五、语音识别技术缩写？

语音识别技术即AutomaticSpeechRecognition（简称ASR），是指将人说话的语音信号转换为可被计算机程序所识别的信息，从而识别说话人的语音指令及文字内容的技术。

目前语音识别被广泛的应用于客服质检，导航，智能家居等领域。

六、ai人工智能识别技术？

1、在研究的智能材料、比如用感知人工智能技术和机器康复结合去做服务残疾人

2、金融领域，比如人工智能公司用模型替代贷款审批

3、在医疗影像、手术方面，现在医生们的装备都在提升，很多手术都是微创手术

4、无人驾驶领域，近两年在激光雷达识别能力在不断提升，无人驾驶汽车将会成为这个领域非常引人注目的

七、人工智能识别技术起源？

、萌芽期

人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪，英国数学家布尔和德o摩尔根提出了“思维定律“，这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代，英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器“，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。电子计算机的问世，使人工智能的研究真正成为可能。

2、成长期

作为一门学科，人工智能于1956年问世，是由“人工智能之父“McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。对人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究学派。这就是：符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。

这是对人工智能概念化的提出，其实在漫长的研究过程中，因为硬件能力的缺失，人工智能的研究经历了几个浮浮沉沉。

第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落

第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮

DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。

第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展

第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展

第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮

八、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。

九、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。

十、语音识别技术涉及领域？

语音识别是涉及心理学、生理学、声学、语言学、信息理论、信号处理、计算机科学、模式识别等多个学科的交叉学科，具有广阔的应用前景，如语音检索、命令控制、自动客户服务、机器自动翻译等。当今信息社会的高速发展迫切需要性能优越的，能满足各种不同需求的自动语音识别技术。

人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。

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