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

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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。

1. 传声器将人的声音振动转化为电信号。
2. 计算机或类似系统将该信号转换为数字信号。
3. 一个预处理单元增强了语音信号，同时减轻了噪音。
4. 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。
5.  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

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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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