12种语音识别类型

1. 说话人依赖的语音识别

与说话人相关的语音识别专门针对用户的语音进行定制，从而实现准确的实时转录。 与说话人相关的语音识别的主要功能包括高准确率和自定义语音配置文件。 一个潜在的缺点是，尽管准确性令人印象深刻，但系统训练的初始时间投入。

与独立于说话人的语音识别相比，依赖于说话人的类型提供了卓越的精度，但灵活性较差。 对于需要准确转录的专业人士来说，说话人依赖的语音识别是理想的选择，不适合一般使用。

2. 独立于说话人的语音识别

独立于说话人的语音识别可以理解任何声音，而无需用户特定的定制。 独立于说话人的语音识别的主要特点包括广泛的可用性和适应性。 与依赖于说话人的系统相比，独立于说话人的语音识别在准确性上有所妥协。

对于需要大规模语音识别的应用，例如客户服务机器人或声控家用设备，用户建议使用独立于说话人的语音识别。

3. 连续语音识别

与其他系统不同，连续语音识别使用户能够自然流利地说话，识别句子而不是孤立的单词。 一个突出的特点是它能够破译连接的语音，从而培养直观和用户友好的体验。 尽管连续语音识别在反映人类对话方面表现出色，但随着语音重叠而下降。

与独立于说话人的语音识别相反，连续语音识别提供了更有机的交互，但在嘈杂的环境中可能会难以提高准确性。 连续语音识别是听录服务的理想选择，在自然、流畅的对话是关键的情况下（例如听写或会议转录）中表现出色。

4. 离散语音识别

离散语音识别要求用户在单词之间停顿，从而提高识别精度。 这项功能丰富的技术在语音命令系统等任务中表现出色，尽管以牺牲自然的对话流程为代价。 与连续语音识别不同，离散语音识别感觉不太直观，但它在解释命令方面的精度更高。 对于优先考虑准确性而非流畅性的任务，例如语音命令应用程序，用户建议使用识别类型。

5. 大词汇连续语音识别 （LVCSR）

大词汇连续语音识别 （LVCSR） 是一项强大的技术，以其广泛的词汇范围而著称。 LVCSR 擅长解释复杂的自然语言，使其成为应用程序的绝佳选择。 LVCSR 在连续语音识别等背景噪音中难以准确度。

LVCSR 通过促进无缝的对话体验， 在离散语音识别方面表现出色，这对于转录服务来说是理想的选择。 用户经常推荐 LVCSR 用于学术研究、媒体和法律服务，因为它具有解释复杂语言的卓越能力。

6. 命令和控制语音识别

命令和控制（C&C）语音识别在通过语音命令执行精确操作方面表现出色，使其在免提应用和可访问性中发挥了重要作用。 C&CSR的一个关键优势是它能够在没有人工干预的情况下操作设备，从而提高了便利性和可访问性。 与大词汇连续语音识别 （LVCSR相比， 它在理解复杂语言方面可能会步履蹒跚。 C&C语音识别最适合汽车、 SMART 家庭系统和辅助技术等行业。

7. Natural Language Processing （NLP）-增强语音识别

Natural Language Processing （NLP） 增强的语音识别通过以上下文方式理解和解释人类语言来提升用户体验。 NLP增强的语音识别在理解人类对话的细微差别方面茁壮成长，这与命令和控制（C&C）语音识别不同。

Natural Language Processing （NLP）增强的语音识别的主要优势在于其卓越的上下文理解能力，从而增强了用户的交互性。 不利的一面是它对高计算能力的需求增加。 类人对话口译至关重要的行业受益于 NLP增强的语音识别。

8. 远场语音识别

远场语音识别 （FFSR） 处理远距离语音，非常适合 SMART 家庭系统和会议室。 远场语音识别的一个显着优势是能够在背景噪声中检测语音，这一特性使其与命令和控制（C&C）语音识别区分开来。

当扬声器离得很远时，FFSR 在解释准确性方面遇到困难。 FFSR提供了更广泛的应用，其中设备不靠近用户，而C&C在直接命令执行方面表现出色。 用户建议在需要远距离语音命令的情况下使用此技术。

9. 近场语音识别

近场语音识别 （NFSR） 专为近距离交互量身定制，在扬声器距离设备几英尺以内的应用中表现出色。 NFSR 的优势在于由于其邻近性而提供高转录准确性。 与远场语音识别不同，NFSR 的性能在远场情况下会减弱。 NFSR 对于个人设备用户特别有效，因为用户通常靠近设备。

10. 嵌入式和基于云的语音识别

嵌入式和基于云的语音识别系统可在各种设备和环境中提供多功能应用。 嵌入式系统 Excel 离线操作，确保隐私和速度。 他们可能缺乏基于云的系统提供的强大语言能力。 云系统虽然需要互联网连接，但拥有广泛的语言数据库的卓越准确性。

与NFSR相反，基于云的语音识别系统在近场和远场情况下都蓬勃发展。 这两种技术都适合优先考虑离线操作或更广泛的语言支持的用户。

11. 基于深度学习的语音识别

基于深度学习的语音识别利用人工智能的力量来提高转录准确性。 基于深度学习的语音识别利用了广泛的语言数据库，增强了其语言能力，可与基于云的系统相媲美。 这种 语音识别技术 在具有不同方言和口音的环境中蓬勃发展，非常适合与多元文化客户打交道的组织。

12. 混合动力系统

混合系统使用神经网络 （NN） 方法来提供精确和高质量的转录。 这些系统结合了嵌入式和基于深度学习的语音识别的优点，从而在离线操作和语言能力之间实现了无缝平衡。 与其他类型的系统相比，混合系统的复杂性导致更高的计算需求。 混合系统在语言多样性方面蓬勃发展，使其成为具有多元文化用户群的行业的理想选择。

什么是语音识别？

语音识别是一项根本性的进步，它继续塑造着人机交互的格局。 语音识别的工作原理是将口语翻译成书面文本。 该技术在多个领域都至关重要，可以提高有效性和效率。 例如，语音识别通过允许将语音实时转换为文本来帮助在线转录平台，例如 Transkriptor。

语音识别可在客户服务领域实现语音激活拨号和搜索功能。 语音识别 是实现无障碍功能的宝贵工具，为残障人士提供了一种替代的通信方式。 通过使用语音识别系统，用户可以免提使用技术。

日常常用的语音识别类型是什么？

每天通常使用两种类型的语音识别。 这些类型包括嵌入式和基于云的。 嵌入式语音识别集成到智能手机和笔记本电脑等设备中，使它们能够在本地处理音频输入。

基于云的语音识别依赖于互联网连接和远程服务器进行处理。 人们在日常任务中使用这两种形式的语音识别，例如在设备上发出语音命令以及与客户服务互动。

上个月，50%的人通过个人设备使用过语音搜索，这凸显了语音识别技术在日常生活中的广泛普及和影响。 该技术通常涉及大词汇连续语音识别 （LVCSR）、 Natural Language Processing （NLP） 增强语音识别和基于深度学习的语音识别的组合，以促进准确的语音搜索。

什么类型的语音识别很少使用？

一种很少使用的语音识别类型是离散语音识别，它涉及输入孤立的单词或短语。 专业应用程序，例如医疗转录软件或命令控制系统，通常使用这种类型的语音识别。

哪种语音识别软件最适合作家？

最适合作家的 语音识别软件 是 Transkriptor。 Transkriptor 以其惊人的准确性、快速的周转时间和无缝的 AI 集成简化了转录过程。无论用户是在记下自发的想法还是转录冗长的采访，Transkriptor 都无与伦比。 Transkriptor 的先进算法确保了高精度，减少了对耗时的修订需求。

不同类型的语音识别有哪些应用？

以下是语音识别的一些最常见的应用。

• 医疗保健：医疗专业人员使用语音识别技术进行医疗转录和捕获患者数据，从而提高文档的效率和准确性。
• 电信：语音识别实现语音拨号和自动化客户服务，提高便利性并改善客户体验。
• 汽车行业：语音识别为导航和娱乐的免提控制系统提供支持，使驾驶员在访问各种功能时保持专注。
• 家庭自动化：语音识别支持对家庭设备进行语音控制 SMART ，从而轻松控制灯光、恒温器。
• 写作：像 Transkriptor 这样的语音识别服务通过提供准确高效的转录来帮助作者，节省时间并提高工作效率。
• 法律：语音识别技术有助于转录证词、采访和法庭案件，确保整个法律程序的精确记录。
• 教育：语音识别使学生能够将讲座转换为文本，以便更好地理解和修改。
• 字幕：语音识别有助于实时字幕和隐藏字幕，增强观众的可访问性并增加搜索引擎优化 （SEO）。
• 金融：语音识别可加快记录交易和客户互动的过程。
• 零售：语音识别通过语音指示的仓储简化库存管理。

语音识别和听写有什么区别？

语音识别和听写之间的区别在于，语音识别理解并执行口头命令，而听写侧重于将口语转换为书面文本。 语音识别和听写都是将口语转录成文本的有效工具，其目的完全不同。

语音助手和自动化客户服务等交互式技术通常使用语音识别来理解和响应语音。 对于任何需要转录服务的人来说，听写都是无价的，因为它主要将口语转换为书面文本。 语音识别解释和响应语音，而听写则转录语音。