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22机电兵船档案信息化建设

基于AI技术的声像档案语音识别检索应用研究

魏丽维

（中国舰船研究院，北京100192）

［摘要］本文旨在研究基于AI技术开发声像档案语音识别检索应用，解决传统检索方式效率低下的问题。传统的手动检索方式效率低下且受限于主观判断，难以满足大规模数据的快速检索需求。因此，基于AI技术的声像档案语音识别检索应用研究显得尤为重要。本文旨在探索并实现一种高效、准确的语音识别检索系统，以提高声像档案管理的效率，促进语音信息资源的充分利用，从而在社会、教育、医疗等领域产生积极的影响。

关键词：AI技术；声像档案；语音识别

1声像档案语音识别应用概述

1.1语音识别技术概述

语音识别技术是一种将人类语音信息转化为文本或命令的技术，也被称为自动语音识别（ASR）。它是人工智能领域的一个重要分支，借助机器学习和深度学习等技术，使计算机能够自动识别和理解人类的语音信息。语音识别技术已经取得了显著的进展，被广泛应用于语音助手、智能客服、语音有哪些信誉好的足球投注网站等领域。[1]

1.2声像档案与语音识别的关联

声像档案作为记录个体声音信息和形象特征的载体，与语音识别技术有着密切的关联。通过语音识别技术，可以将声音信息转化为文本，进而实现对声像档案中语音信息的自动化检索和分析。这种关联为声像档案的管理和应用提供了新的思路和解决方案，也为语音信息资源的挖掘和应用提供了新的可能性。

1.3基于AI技术的声像档案语音识别检索研究现状

近年来，随着人工智能技术的不断发展，基于AI技术的声像档案语音识别检索在学术界和工业界都得到了广泛关注和研究。通过文献分析，目前有关学者的研究主要聚焦以下领域：

（1）深度学习模型应用：深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在声音和图像处理方面取得了重大突破。研究人员将这些模型应用于声像档案语音识别中，取得了更准确的识别和检索结果。

（2）多模态融合：声音和图像通常是多模态数据，研究者开始探索如何将多种数据融合起来，以提高检索的准确性。将语音识别结果与图像特征相结合，可以更好地理解声音内容，并提供更精确的检索。

（3）实时处理与大规模数据：AI技术使得实时语音识别和大规模数据处理成为可能。在实时情境下，声像档案语音识别可以帮助用户快速获取所需信息。同时，处理大规模数据可以提供更全面的声音信息资源。

（4）应用领域拓展：基于AI的声像档案语音识别不再局限于传统的文化遗产保护和声像档案管理，还扩展到语音助手、自动字幕生成、智能客服等领域。[2]

综上所述，基于AI技术的声像档案语音识别检索正呈现出多样化的研究方向和应用场景，不仅提高了声像档案的管理效率和利用价值，还为各种领域带来了新的机遇和挑战。随着技术的不断进步，这一领域将继续取得突破性的发展。

2声像档案语音识别应用面临的问题与挑战

声像档案语音识别应用在实际应用中面临着一些关键的问题与挑战，这些问题可能影响到系统的性能、可靠性和实际应用效果。

2.1多样性的语音质量和特点

声像档案中包含了多样性的录音，可能涵盖不同年代、环境、语速和语调等。这种多样性可能导致语音质量不一，噪音和背景干扰可能影响语音识别的准确性。此外，声像档案中可能包含多种语言

机电兵船档案2024年第1期23

和不同地区的口音，这会增加识别的复杂性。某些口音可能导致机器难以准确理解语音内容，需要针对不同语种和口音进行特定的训练和调整。

2.2大规模数据的标注和处理

声像档案通常包含大量的语音数据，对这些数据进行标注和处理是一项耗时且费力的任务。需要有高质量的标注数据来训练语音识别模型，但标注过程可能受到人工错误和主观性的影响。

2.3隐私和数据安全

声像档案中的语音可能涉及敏感信息，如个人隐私或涉密内容。在进行语音识别时，如何保护用户的隐私和数据安全是一个重要问题，需要考虑合适的数据处理和保护措施。

2.4环境干扰和背景噪音

声像档案中的录音环境可能存在各种干扰和噪音，如背景音乐、人声交叉等。这些干扰和噪音可能影响语音信号的质量，进而影响语音识别的效果。

克服这些问题和挑战需要综合运用技术、算法和策略，以及与