语音识别技术：跨学科的智能接口

"语音识别是计算机科学、信息处理、通信电子和人工智能等多个学科的交叉领域。它涉及到声学、生理学、心理学、语音学和语言学等基础知识，旨在实现计算机与人类之间的智能接口，进行信息识别和提取。语音识别技术具有广泛的应用价值，包括信息查询、人机交互、文字输入、数据库管理等。根据识别类型，系统可以分为孤立词、连接词、连续语音和自然语音，以及特定人和非特定人识别。常见的应用实例有IBM的ViaVoice听写机、AT&T的VRCP系统、NTT的ANSER银行服务系统以及Sony的AIBO机器狗。语音识别的历史发展从20世纪50年代的10个英文数字识别到90年代的大规模应用，经历了LP、DP、DTW、VQ、HMM和ANN等技术的发展。性能评价通常关注的是识别准确率和误删率等指标。" 本文详细介绍了语音识别这一跨学科领域的特点和应用价值。语音识别不仅是计算机学科中的一个重要分支，作为智能接口，它在信息处理和通信系统中扮演着关键角色，同时也被纳入人工智能的研究范畴，用于时序和多维模式的识别。语音识别技术涉及多个科学领域，包括声学原理、人体生理和心理机制、语音产生和语言结构等。 此外，文章还列举了语音识别的应用场景，如用于信息查询、人机交互界面、文字输入工具和数据库管理等。这些应用展示了语音识别在日常生活和商业领域的广泛潜力，如听写机、自助话务系统、银行服务和智能家居等。 接着，文章概述了语音识别系统的分类，包括孤立词、连接词、连续语音和自然语音识别，以及特定人和非特定人的区别，同时提到了不同词汇量的系统。通过具体的系统示例，如IBM的ViaVoice和AT&T的VRCP，展现了这些技术在实际产品中的应用。 随着时间的推移，语音识别技术经历了显著的进步，从20世纪50年代的简单数字识别，到后来的LP、DP、DTW、VQ、HMM以及ANN等模型的引入和完善。其中，CMU大学的SPHINX系统是HMM技术在语音识别领域的一个里程碑。 最后，文章提到了语音识别的性能评估，用一个例子说明了误识别和误删对系统性能的影响，强调了准确性和鲁棒性是评估语音识别系统性能的重要标准。 语音识别是一个综合了多学科知识的复杂领域，其发展历程和广泛应用体现了科技对人类生活和工作方式的深刻影响。随着技术的不断进步，我们可以期待更多的创新和突破，进一步提升人机交互的效率和体验。