自动语音识别技术与研究机构

"该资源主要概述了语音识别领域的一些核心概念和研究机构，涉及ASR（Automatic Speech Recognition）的定义、流程、分类以及学科特点，并简要介绍了语音识别的历史。" 语音识别是一种技术，旨在将人类语音转化为文字，使得机器能够理解和处理自然语言。这一过程涉及到多个学科的交叉，包括信号处理、声学、模式识别、通信和信息理论、语言学、生理学和心理学、计算机科学与技术以及认知科学。这项技术的目标是模拟人类的听觉能力，无论在何种环境下都能准确理解任何人的语音。 ASR的定义不仅限于识别语音，还包括自动语音理解（Automatic Speech Understanding），即在识别语音的基础上解析其含义。整个ASR过程通常包括以下几个步骤：语音源产生声音，通过A/D转换将模拟信号变为数字信号，前端分析对信号进行预处理，然后进行特征提取，接着是音字转换，结合模板库、语法和语言知识进行匹配，最后进行后处理以提高识别准确性。 根据不同的标准，ASR可以分为多种类型。按词汇量大小可分为小词汇量、中词汇量和大词汇量；按发音连续性，有孤立词识别和连续语音识别；按与说话人的关系，有特定发音人识别（SD）和非特定发音人识别（SI）；按说话方式，有朗诵语音和口语语音识别；按应用目标，有通用和专用ASR；按实现方式，包括计算机软件、嵌入式系统、计算机网络、电话网络和无线网络等。 语音识别的历史可以追溯到1922年的"Radio Rex"玩具狗，它是最早的语音识别成功案例。随后在1936年，AT&T的贝尔实验室开始受DARPA资助研究语音识别，而到了1950年代，开始关注孤立数字、音节和音素的识别。 这些研究机构，如CMU、UW、UCLA、Purdue University、Stanford University和University of Pittsburgh，都是在语音识别领域做出过重大贡献的知名学术机构，他们的工作推动了ASR技术的发展，促进了语音识别在日常生活和商业中的广泛应用，如智能家居、自动驾驶汽车、智能客服和移动设备等。