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一：前沿

语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的

科技发展技术之一。它是一门交叉学科，正逐步成为信息技术中人机

接口的关键技术。语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够甩

掉键盘，通过语音命令进行操作。语音技术的应用已经成为一个具有

竞争性的新兴高技术产业。

二：语音识别技术概述

语音识别技术，也被称为自动语音识别AutomaticSpeech

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。语音识别技术的应用包括语音拨号、语音导航、

室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。语音识别技

术与其他自然语言处理技术如机器翻译及语音合成技术相结合，可以

构建出更加复杂的应用，例如语音到语音的翻译。语音识别技术所涉

及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和

听觉机理、人工智能等等。

语音识别是解决机器“听懂”人类语言的一项技术。作为智能

计算机研究的主导方向和人机语音通信的关键技术，语音识别技术一

直受到各国科学界的广泛关注。如今，随着语音识别技术研究的突破，

其对计算机发展和社会生活的重要性日益凸现出来。以语音识别技术

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开发出的产品应用领域非常广泛，如声控电话交换、信息网络查询、

家庭服务、宾馆服务、医疗服务、银行服务、工业控制、语音通信系

统等，几乎深入到社会的每个行业和每个方面。

三．语音识别的研究历史

语音识别的研究工作始于20世纪50年代，1952年Bell

实验室开发的Audry系统是第一个可以识别10个英文数字的语音识

别系统。1959年，Rorgie和Forge采用数字计算机识别英文元音和孤

立词，从此开始了计算机语音识别。60年代，苏联的Matin等提出了

语音结束点的端点检测，使语音识别水平明显上升；Vintsyuk提出了

动态编程，这一提法在以后的识别中不可或缺。60年代末、70年代

初的重要成果是提出了信号线性预测编码(LPC)技术和动态时间规整

(DTW)技术，有效地解决了语音信号的特征提取和不等长语音匹配问

题；同时提出了矢量量化(VQ)和隐马尔可夫模型(HMM)理论。

80年代语音识别研究进一步走向深入：HMM模型和人

工神经网络(ANN)在语音识别中成功应用。1988年，FULEEKai等用

VQ/I-IMM方法实现了997个词汇的非特定人连续语音识别系统

SPHINX。这是世界上第1个高性能的非特定人、大词汇量、连续语

音识别系统。

进入90年代后，语音识别技术进一步成熟，并开始向市

场提供产品。许多发达国家如美国、日本、韩国以及IBM、Apple、

ATT、Microsoft等公司都为语音识别系统的实用化开发研究投以巨

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资。同时汉语语音识别也越来越受到重视。IBM开发的ViaVoice和

Microsoft开发的中文识别引擎都具有了相当高的汉语语音识别水平。

进入21世纪，随着消费类电子产品的普及，嵌入式语音

处理技术发展