您知道語音識別和語音識別是兩種不同的技術嗎？ 人們經常犯一個常見的錯誤，就是將一種技術誤解為另一種技術。 這兩種技術共享一些技術背景，旨在提高便利性和效率。 實際上，它們是截然不同的。
這兩種技術都有其工作過程和不同的應用程序。 因此，在這篇博客中，我們將學習語音和語音識別，並了解是什麼讓它們與眾不同。 讓我們開始吧！
語音識別是什麼意思？
語音識別是一種使軟件程序能夠識別人類語音、理解它並將其進一步翻譯成文本的技術。 語音識別過程是使用機器學習和自然語言處理 (NLP) 實現的。 通常，語音識別程序使用兩個參數進行評估：
速度： 通過分析軟件可以跟上人類說話者的持續時間來檢查它。
精度： 它是通過在將口語單詞轉換為數字數據時識別錯誤百分比來確定的。
語音識別是醫療保健、企業和其他幾個組織中使用的常見軟件程序。
語音識別是如何工作的？
語音識別是一項不斷發展的技術，多年來取得了長足的進步。 它比其初始版本要好得多，並且具有很高的準確性。
語音識別技術本質上依賴於“特徵分析”的概念。 在該方法中，使用語音單元識別方法處理語音輸入，識別實際語音輸入與預期輸入之間的相似性。
這樣做是為了獲得更準確的結果。 然而，由於不同人的口音和語音存在差異和變化，要在語音識別中實現完全準確幾乎是不可能的。
現在讓我們了解語音識別的工作原理：
- 麥克風記錄說話者聲音的振動並將其轉換為電信號。
- 使用計算機系統將該信號進一步轉換成數字信號。
- 數字信號被發送到預處理單元，以改善語音信號並減輕噪聲。
- 接下來，聲學模型分析輸入信號並記錄音素和語音的其他部分，以將一個詞與另一個詞區分開來。
- 然後利用語言建模將音素表述為可理解的單詞和句子。
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語音識別是什麼意思？
語音識別是一種用於確定說話者身份並將語音的每個實例歸因於正確說話者的技術。 與側重於用戶所說內容的語音技術不同，語音識別系統側重於說話者是誰。 本質上，語音識別通過分析不同個體的不同語音方面來工作。
語音識別如何工作？
語音識別利用模板匹配，將錄製的語音樣本與用戶的語音進行匹配。 在用戶使用該軟件之前，必須對軟件進行訓練以識別用戶的語音。
以下是該過程的工作原理：
- 大多數情況下，語音識別軟件是通過讓說話者在麥克風上重複一個短語多次來訓練的。
- 在下一步中，該軟件計算相似單詞或短語樣本的統計平均值。
- 最後，在分析了足夠的數據之後，該軟件將單詞或短語的平均樣本作為模板存儲在其數據庫中。
值得注意的是，語音識別比語音識別提供更好的準確性。
理解語音和語音識別之間的區別
語音和語音識別之間的根本區別在於它們的處理方式。 語音識別系統實時聆聽用戶並識別他們的聲音以遵循命令。
其中語音識別的工作方式不同，可識別用戶的語音。 它主要用於文檔目的和創建實時隱藏式字幕。
另一方面，語音識別系統用於 Siri、Alexa 和 Cortana 等語音助手。 語音識別系統的準確率約為 98%，而語音識別的準確率較低，在 90-95% 之間。 然而，語音識別系統提供更快的速度並且更經濟。
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這些支持語音的系統有什麼用？
語音識別和語音識別系統都具有使它們與眾不同的特徵和用途。 以下是它們的一些用途：
語音識別
- 它最普遍地用於將用戶的語音轉錄成筆記。 這是您的語音助手，負責輸入您說的話。
- 它對殘障人士很有幫助，因為他們可以通過使用媒體更有效地參與其中。
- 語音識別還用於從視頻文件創建元數據和存檔數據。
語音識別
- 它主要用於向計算機提供語音輸入，以便可以更快地完成任務。
- 它為用戶提供了極大的便利，因為該軟件提供了更好更快的通信來滿足用戶的操作。
- 語音識別系統還用於驗證特定軟件或服務器上的用戶。
語音識別和語音識別的用例概覽
以下是語音和語音識別工作的一些應用程序：
| 語音識別 | 語音識別 |
|---|---|
| 做筆記 | 語音助理 |
| 語音輸入 | 語音選擇 |
| 呼叫中心轉錄 | 語音生物識別 |
| 混合語言聽寫 | 免提通話 |
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