探究人工智能与语音识别技术

张琦

摘要：随着科学技术不断发展，人工智能技术和语音识别技术应运而生，这也标志着社会发展和进步到达了一个新的历史阶段。语音识别技术是人工智能基础的支撑技术，本文将针对人工职能与语音识别技术进行探讨和研究。

关键词：人工智能;语音识别;应用

人工智能技术是基于计算机科技基础上，对人类思维模式进行模拟而构建起来的具有智能化的人工系统，人工智能是计算机科技更高层次上的应用。语音识别技术是人工智能技术的细分领域之一，同时，语音识别也是实现人工智能的重要基础技术支撑之一。

一、人工智能技术基本内容

（一）基础支撑层

1.基础算法

算法是人工智能技术的基础，是通过对解决问题的方法加以描述以及规范输入，利用计算机在有效有限时间内找到所需求的结果。近年来，各学科的高度融合促进了人工智能技术的不断发展，尤其是“深度学习”技术的出现，使人工智能能够通过不断学习实现基础算法更新。深度学习是通过权重对动作符合情况进行判断，对最优动作进行选择进而实现人工智能算法不断提高，最终达到超越人类智能的效果[1]。

2.计算力

计算力是单位时间内实现计算的次数，计算力越强，人工智能体现出的灵活性越高，实现的智能判断效率越高。以往的智能受到计算力限制，无法发挥出人工智能的优势，随着近年来云计算的发展，计算机对数据处理能力得到大幅度提升，每秒钟近10万亿次的计算能力给人工智能提供了基础支撑。

3.大数据

大数据是对海量信息进行收集、处理和分析，对有价值的信息进行深入挖掘。人工智能通过各类传感器获得大量数据信息，这些信息包括图像、语音和文字等数据，通过大数据对这些信息进行分析处理，选择具有价值的数据作为云计算的训练样本，进而推动了人工智能发展。

（二）技術支撑

1.计算机视觉技术

计算机视觉技术是将图片分解成许多个便于管理的子任务，这种通过对子任务进行处理和识别，进而得到对物体的判断。近年来计算机视觉技术在医疗成像、人脸识别等方面得到了广泛应用，公安系统利用监视设备和计算机视觉技术进行案件侦破，也取得了良好的效果。计算机视觉识别技术给人工智能提供了获取外界信息的途径。

2.自然语言处理技术

3.语音识别技术

语音识别技术通过对来自外界声音的处理，运用移动窗将接收到的声音进行分帧，形成各种相应的波形，结合波形有效性，对这些波形进行选取形成矩阵，利用这些音素对语言加以识别[2]。

二、人工智能技术应用与发展

（一）人工智能技术应用

1.无人驾驶技术

无人驾驶技术就是人工智能在现实生活中的具体应用。近年来，无人驾驶技术不仅实现了交通领域和工业领域中的自动化和智能化，也应用在军事和科研领域，无人机技术不但能够实现高空侦查，确定危险军事目标，能够结合人工智能判断实现空中打击。此外，无人机技术在城市规划和地质科考方面应用也十分广泛。

2.智能机器人

人工智能的出现推进了智能机器人的发展。智能机器人能够通过人工智能实现信息采集和分析计算，得出准确的判断结果，完成各项所需工作。目前，智能机器人在公共服务领域和工业生产中都获得了应用。一些国家甚至利用智能机器人参与到养老护理中，不仅降低了对人工的占用，还克服了人工作业时间和空间上的限制，能够实现全天候的服务。

（二）人工智能技术发展

人工智能的出现改变了人类生产和生活方式，社会发展不再单纯依赖于人类自身行为，机器设备可以做出类似人类的思维和判断，甚至人工智能会超越人类的思维，形成优化的思维方式和判断。例如：人类发明的机器人能够通过不断的深入学习，优化自身计算，在与人类围棋大战中，人工智能战胜了当代的围棋大师。人工智能可以有效推动社会进步。但是，人类智能的过度开发和应用也给社会发展带来潜在威胁，人类就业情况，生存环境安全性都将受到重大影响。

二、语音识别技术基本内容

（一）语音识别基本原理

人类语音经过接收系统输入到语音识别系统;语音识别系统会将人类的声音切割成片段，每个小片段将作为一个帧，同时，系统会对辨识度不高的首尾静音部分进行清除，避免对识别效果带来影响。接下来，系统会对各个语音信号进行分析，从中提取具有特征的参数，将这些具有特征的参数与语音模型进行对比，结合语音规律分析出最终结果，形成相应文本。

（二）语音识别技术发展存在的难点

1.噪音处理

在进行声音采集中，人类的声音往往与自然界其他声音相混杂，这些噪音可能是来自外部环境的背景声音，也可能是来自人类呼吸等带来的杂音，这些无效的声音将给语音识别带来影响。随着当前语音识别技术的提高，虽然能够避免一些轻微噪音带来的错误分析，但是还无法从根本上加以杜绝。对噪音进行有效识别也是语音识别技术发展方向之一。

2.鲁棒性

语音识别系统鲁棒性是指在受到外界环境和语音干扰情况下，语音识别保持稳定的能力。影响到语音识别稳定性的因素包含较多，人类语音的标准化程度，外部环境干扰的大小都将决定不精确参数的增加。提高语音识别系统的稳定性和适应控制将是未来语音识别技术研究方向。

3.语音模型

语音模型是通过声音采集设备将声音信息转化成数字信息的模型。不同的声音，其模型也具有较大差异。当前的语音识别技术只能针对简单环境下的语音进行识别，环境的干扰将会降低语音识别的准确性和识别效率。因此，要提高语音识别的功能，需要对语音模型不断优化，

（三）语音识别在生活中的应用

语音识别技术的发展促进了人与计算机设备之间的交互，目前已经出现了很多应用语音作为输入方式的软件。工作人员利用语音接收系统，可以迅速将声音转换成文本，不仅提高了工作效率，也让双手得到解放。另外，通过语音识别能够对不同语言进行翻译，促进不同语言人群的沟通交流[3]。

结束语：

现代科技发展促进了人工智能和语音识别技术发展，改变了传统的生产、生活方式，促进了社会发展。相信，随着人工智能技术和语音识别技术的不断优化提高，与传统产业进一步相结合，将会获得广泛的应用，让人类社会呈现出全新的发展面貌。

参考文献

[1]胡郁.人工智能与语音识别技术[J].电子产品世界，2016（4）：23-25，27共4页.

[2]何婉榕.关于人工智能与语音识别技术的研究[J].科技尚品，2017（3）：182-182.

[3]房爱东，张志伟，崔琳，etal.基于人工智能的语音识别系统及应用研究[J].宿州学院学报，2019（8）.