【.com快速翻译】交流在我们的生活中扮演着重要的角色。人类从符号开始，然后发展到用语言交流，然后是计算和通信技术。在某些情况下，机器不仅可以与人类交流，还可以相互交流。计算机和通信技术创造了互联网世界，即物联网(IoT)。下面是涉及机器学习的语音识别技术的发展。语音识别技术和机器学习的发展互联网催生了一种新的数据使用方式，这就是机器学习。我们可以通过训练机器直接或间接地与他们交流。在此之前，我们必须能够访问计算机才能与机器通信。人们开始研究消除对计算机的唯一依赖的技术，这就是自动语音识别。基于自然语言处理（NLP），我们可以在很大程度上直接与机器进行交互。语音识别领域的初步研究取得了成功。从那时起，语音科学家和工程师一直致力于优化语音识别引擎。根据实际情况优化机器交互，从而降低错误率，提高效率。一些机构已经开始开发微调语音识别技术。十多年来，总部位于弗吉尼亚州的GoVivace一直致力于设计和开发语音识别技术和解决方案。自动语音识别及其应用自动语音识别（ASR）技术是计算机科学和语言学两个不同分支的结合。计算机科学用于设计算法和编写程序；语言学用于创建单词、句子和短语的词典。语音转录发展的第一阶段始于语音转录，其中音频被转换为文本——语音到文本的转换。之后，系统会过滤掉不需要的信号或噪音。当我们说一个词或一句话时，我们有不同的语速，因此语音识别模型也需要考虑语速的这些变化。随后，信号被进一步划分以识别音素。音素是具有相同气流水平的字母，如“b”和“p”。该程序通过将它与存储在语言学词典中的单词和句子进行比较来尝试匹配确切的单词。目前有两种类型的语音识别系统。一种类型的系统是通过学习模式完成的，另一种是作为依赖于人类的系统完成的。随着人工智能（AI）和大数据的发展，语音识别技术已经上了一个新的台阶。一种被称为长短期记忆的特殊神经结构在这一领域取得了显着进展。在全球范围内，许多机构正在利用不同水平的语言能力来完成各种任务。语音转文本软件可以将音频文件转换为文本文件。许多国家/地区没有嵌入语言的键盘，大多数人不知道如何使用特定语言的键盘，即使他们精通语言。在这种情况下，语音转录可以帮助他们将语音转换为任何语言的文本。实时字幕系统。这是一个实时应用系统。实时翻译技术被称为计算机辅助实时翻译。它基本上是一个实时运行的语音到文本系统。它被用于世界各地举行的各种会议。为了最大限度地提高全球观众的参与度，他们采用了实时字幕系统。实时字幕系统将语音转换为文本并将其显示在屏幕上。它可以将一种语言的演讲翻译成另一种语言的文本，还可以帮助记录会议或演讲。这些系统将语音转换为听力受损者可以阅读和理解的文本。语音生物识别系统除了语音到文本之外，该技术还将其分支扩展到生物识别系统，为用户身份验证创建语音生物识别技术。语音生物识别系统分析说话者的声音，这取决于音调、发音和其他因素。在这些系统中，语音样本首先被分析并存储为模板。当用户说出一个短语或句子时，语音生物识别系统会将其与存储的模板进行比较并提供身份验证。然而，这些系统面临许多挑战。我们的声音总是受到身体因素或情绪状态的影响。生物语音系统的最新发展通过将短语与样本匹配来工作。然后结合心理和行为语音信号分析语音模式。此外，语音生物识别技术的发展将有助于关注数据安全的企业。Analysisusingspeech分析在语音识别技术的发展中起到了至关重要的作用。大数据分析催生了存储语音数据的需求。呼叫中心开始使用电话录音来培训员工。因为客户满意度现在是全球组织最关心的问题。现在，代理机构希望跟踪和分析高管与客户之间的对话。使用呼叫分析应用程序，机构可以监控和衡量呼叫质量。此呼叫分析解决方案提高了呼叫中心提供的服务质量。通过分析可以归类的客户，更好的为客户提供更快更好的反馈。语音识别技术还有很长的路要走。语音识别技术的研究任重道远。到目前为止，程序只能执行指令。人类的交流意识并不完全存在于机器中。研究人员正试图让机器具备人类的反应能力。他们在语音识别技术创新方面还有很长的路要走。该研究的主要特点集中在如何使语音识别技术更加准确。对于人类语言理解，我们需要更高的准确性。例如，有人问“如何更改相机的灯光设置？”这个问题在技术上意味着这个人想要调整相机的闪光灯。因此，在回答具体问题之前，着重了解人类的自由语言。因此，总体而言，机器学习和语音识别技术已经进入全球范围，并开始提供有效利用和高效服务。很快，我们将看到自动化速记员得到普遍提升，并在会议报告中发挥重要作用。原标题：语音识别技术的演进，作者：SahilChauhan
