语音和语音识别之间的区别
语音技术已经渗透到我们生活的各个方面。因此，了解语音识别和声纹识别之间的区别以及它们的工作原理是至关重要的。
语音技术已经渗透到我们生活的每一个方面。我们使用语音识别和语音技术来获取信息，进行导航，将我们的声音翻译成文字，并向语音助手甚至我们的汽车发出可操作的指令。
企业正在将语音和语音识别技术应用于其办公、营销和消费者终端产品。
随着这种增长，语音和言语技术的倡导者、营销人员和终端用户已经将描述这些技术的术语混合在一起，以表示相同的意思。然而，这两种技术使用不同的流程，输出不同的反应。
对语音和语音识别之间的区别的最简单解释。
- 语音识别翻译任何人的声音
- 语音识别能理解特定用户的声音。
随着企业越来越多地寻找使用语音和语音识别设备改善运营、沟通和增长的方法，了解这些技术至关重要。
在下文中，我们将更深入地解释这些差异和它们的用途。
什么是语音识别？
语音识别的简单定义是使计算机能够识别、理解并将人类语音翻译成文本的技术。
语音识别技术使用自然语言处理或NLP和机器学习来翻译人类语音。
工程师们在20世纪90年代初使用了自动语音识别，或称ASR这一术语，以强调语音识别是机器处理的。但今天，ASR和语音识别是同义词。
语音识别如何工作
经过多年的深入研究、机器学习和实施人工智能，开发了今天的语音用户界面（VUI）中使用的语音识别技术。
语音识别依赖于 "特征分析"，即 "独立于说话人 "的语音识别。这种方法使用语音单元识别来处理语音输入，并找到预期输入和实际数字化语音输入之间的相似性。简单地说，它将用户的语音与通用语音模式相匹配。
由于口音、语调和不同的语言阻挠了这一过程，要实现高度准确的与说话人无关的语音识别具有挑战性。语音识别准确率为90%至95%。
下面是对语音识别工作原理的基本分解。
- 传声器将人的声音振动转化为电信号。
- 计算机或类似系统将该信号转换为数字信号。
- 一个预处理单元增强了语音信号，同时减轻了噪音。
- 语音识别软件使用声学模型分析信号，以登记音素，即代表和区分一个词的不同语音单位。
- 使用语言模型将音素构建为可理解的单词和句子。
语音识别的使用实例
记笔记/写作。语 音识别技术使用的一个例子是语音到文本平台，如Speechmatics或谷歌的语音到文本引擎。
此外，许多语音助手提供语音到文本的翻译。例如，这篇文章是使用Siri在苹果的Notes应用中把语音翻译成文字而写的。
语音控制。我们还使用语音识别来向VUI设备发出语音命令，例如告诉汽车信息娱乐系统播放音乐或获取方向。
帮助残疾人。语音识别还可以帮助聋人、重听者和有学习和其他残疾的人使用计算机和类似的硬件，并使用自动字幕、口述录音机和文字转播来接触媒体。
什么是语音识别？
语音识别和语言识别相似，都是由一个前端音频设备（麦克风）将人的声音转化为电信号，然后将其数字化。
语音识别几乎可以识别任何语音（取决于语言、口音等），而语音识别适用于机器识别特定用户的声音的能力。
语音识别如何工作
语音识别依赖于用户语音的记录模板，称为 "模板匹配"。一个程序必须经过 "训练 "才能识别用户的声音。
- 首先，该程序将显示一个打印出来的单词或短语，用户对着系统的麦克风说并重复几次，以训练语音识别软件。
- 接下来，程序会计算出同一单词或短语的多个样本的统计平均值。
- 最后，该程序将平均样本作为模板存储在其数据结构中。
语音识别准确率比语音识别高--98%。另外，依赖扬声器的设备可以为用户提供个性化的回应。
语音识别的使用实例
语音助手。语 音识别最常见的用途是在语音助手的帮助下。
例如，谷歌的语音助手将提供个性化的回应，如给出日历更新或提醒，只针对训练过助手识别其声音的用户。
此外，语音识别还被用来要求志愿服务人员进行预订或查询天气，以及其他许多操作。
免提通话。向联系人列表中的特定人员拨打免提电话是语音识别的另一个例子。
语音生物识别技术。 用户验证是语音识别应用的另一个例子。例如，金融和银行业正越来越多地采用语音生物识别技术，以达到安全目的。与面部识别类似，一个人可以用他们的声音来登录他们的账户。
语音拣选。 仓库已经整合了语音识别，以完成任务，并使工人免于动手。
仓储公司 RFgen使用了一种特殊的语音技术，称为语音拣选，它允许公司使用语音命令更新其库存，完成订单拣选，并执行循环计数。
语音采摘依赖于依赖扬声器的语音识别。
总结
虽然语音和语音识别的工作方式不同，但两者深深地交织在一起，提供了许多跨功能的能力，以改善我们的日常生活，并为未来带来了可能性。
然而，需要做更多的工作来完善语音和语音识别的准确性，以便从语音技术领域的投资中获得更大的回报。
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