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人工智能语音交互方案随着人工智能技术的不断进步和应用，语音交互作为一种全新的人机交互方式，正在逐渐改变我们的生活方式和工作方式。
本文将介绍人工智能语音交互方案的应用场景、技术原理以及未来发展趋势。
一、应用场景1. 语音助手：人工智能语音助手已经成为我们日常生活的重要组成部分。
通过与人进行自然语言的对话，语音助手可以帮助我们完成各种任务，如查询天气、播放音乐、发送短信等。
这种语音交互的方式非常便捷，为人们提供了更高效的办公和生活体验。
2. 智能家居：人工智能语音交互技术在智能家居领域的应用越来越广泛。
通过语音指令，我们可以控制家中的各种设备，如电视、空调、照明系统等。
这种智能家居系统不仅提高了生活的便利性，还能带来更舒适和智能化的家居环境。
3. 智能客服：很多企业已经开始将人工智能语音交互技术应用于客户服务领域。
利用语音识别和自然语言理解技术，企业可以开发智能客服系统，为客户提供即时的问题解答和服务支持。
这种智能客服系统不仅可以提高客户满意度，还可以节省企业的人力资源成本。
二、技术原理1. 语音识别：语音识别是人工智能语音交互的基础技术之一。
它的主要任务是将人的语音信号转换成文字。
语音识别技术利用深度学习、神经网络等技术手段，通过大量的语音数据进行训练和学习，从而实现高准确度的语音识别。
2. 自然语言处理：自然语言处理是指将自然语言转化为计算机可以理解和处理的形式。
在语音交互中，自然语言处理技术主要用于理解用户的语义和意图，实现对话的合理性和连贯性。
自然语言处理技术包括语义分析、句法分析、语义理解等。
3. 语音合成：语音合成是将文字信息转化为语音信号的过程。
通过模拟人的语音特征和语音流畅性，语音合成技术可以生成自然、流畅的语音输出。
语音合成技术可以分为基于规则的方法和基于统计学的方法两种。
三、未来发展趋势1. 多模态交互：未来人工智能语音交互将与图像、视频等多种交互方式相结合，实现更加丰富和全面的人机交互体验。
基于语音识别的人机交互技术研究与实现随着科技的不断发展，越来越多的人机交互技术被应用到我们的日常生活中。
今天，我们将要探讨基于语音识别的人机交互技术研究与实现。
一、语音识别技术的发展历程要了解基于语音识别的人机交互技术，首先需要了解语音识别技术的发展历程。
语音识别技术的历史可以追溯到20世纪50年代。
当时，欧洲学者开始研究“声纹识别”，并取得了一定的进展。
20世纪60年代，随着计算机的出现和发展，语音识别技术开始进入实用化阶段。
1975年，美国IBM公司推出了第一款市场化的语音识别系统。
此后，语音识别技术一直在不断发展，目前已经成为了人机交互技术中的重要组成部分。
二、语音识别技术的原理及分类语音识别技术是指通过计算机等机器自动分析和识别人类语言的过程。
这个过程分为两个步骤：特征提取和模式匹配。
特征提取是从在小片段的语音信号中提取有用的信息，例如语音的频率、强度、共振等；模式匹配则是将这些提取出来的信息与已知的语音模式进行匹配，得出相应的语音文本。
根据语音识别技术的应用范围和算法，可以将语音识别技术分为以下几类：1.基于声学模型的语音识别技术：这种技术是最早的语音识别技术，其原理是根据声学模型进行语音识别。
它的主要缺点是复杂度较高，准确率较低。
2.基于统计模型的语音识别技术：相比于基于声学模型的语音识别技术，这种技术利用统计模型更加准确。
常见的统计模型包括隐马尔可夫模型（HMM）和条件随机场（CRF）等。
3.基于深度学习的语音识别技术：这是目前最为流行的语音识别技术。
它通过大量数据的训练，利用深度神经网络（DNN）等模型进行语音识别。
这种技术准确率较高，但其训练过程较为复杂。
三、基于语音识别的人机交互技术应用基于语音识别的人机交互技术有着广泛的应用范围，如下所示：1.智能音箱：智能音箱是目前最为常见的基于语音识别的人机交互设备之一。
用户可以通过语音指令控制智能音箱，例如播放音乐、搜索信息、查询天气等。
人机语音交互技术的最新研究进展随着科技的不断进步，人机交互技术也在不断升级，其中最重要的一种方式就是人机语音交互技术。
人们可以通过语音指令控制智能家居，汽车导航仪，甚至是扫地机器人等各种智能设备。
近年来，人机语音交互技术得到了很大的发展，主要表现在以下几个方面。
首先是语音识别的准确率不断提高。
过去人机语音交互技术最大的瓶颈就是语音识别准确率低，容易出现误识别，导致用户无法得到想要的服务。
但现在，由于人工智能的应用，语音识别准确率得到了极大的提高。
例如，百度的语音识别错误率已经降低到了5.1%，而谷歌的语音助手错误率更是降低到了4.9%。
其次是自然语言理解的进一步发展。
除了语音识别的精度提升以外，自然语言理解也在快速进步。
自然语言理解可以帮助机器更好的理解语言，从而更好地响应用户指令。
目前，很多企业都在积极开发自然语言处理技术，如图灵机器人、微软小冰等。
第三是语音合成技术的提升。
语音合成技术主要用于将文字转化为语音，使得机器可以通过语音输出信息。
过去，语音合成技术的声音自然度较低，很容易使人感到像机器人一样的呆板。
但现在，随着神经网络、深度学习等技术的发展，很多企业已经推出了优秀的语音合成技术，如谷歌公司的WaveNet等。
第四是多轮对话技术的进一步优化。
多轮对话技术可以帮助机器更好地理解人们的意图，从而更好地回答问题。
目前，很多公司都在研发各种多轮对话技术，如亚马逊公司的Alexa智能语音助手、苹果公司的Siri等。
总之，人机语音交互技术的不断发展，已经为人们的日常生活带来了极大的方便。
未来，随着科技的进一步发展，这种技术将会得到更广泛的应用，实现更加智能化的生活。
基于人机交互的室内定位与导航技术研究近年来，随着人们对室内导航需求的增加，基于人机交互的室内定位与导航技术逐渐受到广泛关注。
室内导航技术具有重要的实际应用价值，可以在商场、医院、机场等复杂室内环境中为用户提供精准的定位和导航服务。
本文将探讨基于人机交互的室内定位与导航技术的研究进展及未来发展方向。
首先，室内定位是实现室内导航的核心技术之一。
目前，常用的室内定位技术包括无线信号定位、视觉定位和惯性导航等。
无线信号定位是利用WiFi、蓝牙等无线信号进行室内定位，通过测量信号的强度和到达时间来确定用户位置。
视觉定位利用摄像头和图像处理技术，对室内环境进行识别和匹配，实现定位功能。
惯性导航则通过加速度计、陀螺仪等传感器测量用户的加速度和角速度，从而确定用户的位置和姿态。
这些定位技术可以通过人机交互的方式呈现给用户，提供实时的定位信息。
其次，室内导航是室内定位技术的延伸应用。
室内导航的关键问题是如何将定位结果与地图数据进行融合，给用户提供直观、方便的导航服务。
传统的室内导航方式主要依靠文字描述、平面图等方式，存在信息传达不准确、使用门槛较高的问题。
基于人机交互的室内导航技术可以通过增强现实、虚拟导航等方式，为用户提供更直观、真实的导航体验。
例如，利用增强现实技术，可以在用户视觉场景中叠加导航信息，通过AR眼镜等设备让用户直接看到导航指引；虚拟导航则可以通过虚拟现实设备，让用户以身临其境的方式进行导航。
这些人机交互手段提高了室内导航的可用性和用户体验。
同时，基于人机交互的室内定位与导航技术还面临一些挑战和问题。
首先，室内定位技术在复杂室内环境中精确度有限，如何提高定位的准确性仍然是一个难题。
其次，室内导航的交互方式需求多样化，需要考虑不同用户的使用习惯和需求。
如何根据用户个性化的需求，设计出简单易用、符合用户心理期望的导航交互方式是一个重要课题。
此外，隐私问题也是室内定位与导航技术面临的挑战之一。
用户个人隐私信息可能会被收集和使用，如何保护用户的隐私成为研究的重点之一。
计算机视觉技术中的人机交互方法随着计算机视觉技术的快速发展，人机交互变得越来越重要。
人机交互是指人与计算机之间的信息交流和操作方式，是计算机系统设计中重要的一部分。
在计算机视觉领域，人机交互方法的发展对于提高计算机视觉系统的性能至关重要。
本文将介绍几种常用的人机交互方法以及它们在计算机视觉技术中的应用。
1. 手势识别：手势识别是一种通过分析人类手势的姿态和动作，在计算机系统中完成与人机交互的技术。
手势识别可以实现非触摸式的人机交互，提供更直观、自然的用户体验。
在计算机视觉技术中，手势识别常被用于识别用户手势，例如控制光标的移动、放大缩小图像等操作。
手势识别技术的发展，为计算机视觉技术的人机交互提供了更多的可能性。
2. 视觉追踪：视觉追踪是指通过计算机视觉技术来实时追踪目标的位置、轨迹以及形态的技术。
在人机交互中，视觉追踪被广泛应用于用户跟踪和姿态估计等方面。
通过识别用户的位置和动作，计算机可以根据用户的需求进行相应的交互操作。
视觉追踪技术的精度和实时性对于人机交互的效果至关重要。
3. 人脸识别：人脸识别是一种通过计算机技术对人脸图像进行分析和识别的技术。
在计算机视觉技术中，人脸识别被广泛应用于人机交互中的用户认证和人脸表情识别等方面。
通过人脸识别技术，系统可以准确识别用户的身份，并根据用户的特征进行相应的交互操作。
人脸识别技术的性能和实时性对于人机交互的效果至关重要。
4. 姿态估计：姿态估计是指通过计算机视觉技术对人体姿态进行分析和估计的技术。
在人机交互中，姿态估计常被用于识别用户的姿态和动作，例如手势交互、控制游戏等。
通过准确估计用户的姿态和动作，计算机可以根据用户的需求进行相应的交互操作。
姿态估计技术的准确性和实时性对于人机交互的效果至关重要。
综上所述，计算机视觉技术中的人机交互方法包括手势识别、视觉追踪、人脸识别和姿态估计等。
这些方法在计算机视觉领域中具有广泛的应用，并对提高计算机视觉系统的性能和用户体验起到重要作用。
人机交互解决方案人机交互技术是指人类与计算机系统之间进行信息交流和交互的一种技术手段。
随着计算机科学的发展，人机交互技术在各行各业得到了广泛应用。
本文将介绍几种常见的人机交互解决方案，帮助读者更好地了解和应用这些技术。
一、语音识别技术语音识别技术是一种通过对人类语音进行处理和分析，将其转化为计算机可以理解和处理的形式的技术。
这项技术可以广泛应用于语音控制、语音输入等场景中，为人们的生活和工作带来了极大的便利。
在智能手机、智能音箱、车载导航等设备中，语音识别技术已经得到了广泛的应用。
二、手势识别技术手势识别技术是通过对人体手部动作和姿态的感知和分析，将其转化为计算机可以理解和处理的形式的一种技术。
这项技术可以广泛应用于虚拟现实、游戏、智能家居等领域，使人们可以通过手势来控制计算机系统。
手势识别技术的发展为人机交互带来了更加直观和自然的方式。
三、眼动追踪技术眼动追踪技术是通过追踪人眼运动路径和注视焦点的方式，来获取用户在使用计算机过程中的信息，从而改善人机交互的效果。
这项技术可以应用于用户行为分析、用户体验评估等领域，为设计更加智能的界面和交互方式提供支持。
眼动追踪技术的发展为人机交互研究带来了新的思路和方法。
四、脑机接口技术脑机接口技术是将人类大脑信号与计算机系统进行交互的一种技术。
通过感知和分析人脑的电信号活动，可以实现对计算机系统的控制和反馈。
这项技术可以应用于康复医学、虚拟现实、智能辅助等领域，为残疾人士提供更加便捷和自主的操作方式。
五、虚拟现实技术虚拟现实技术是将计算机生成的虚拟环境通过感知器官输入方式呈现给用户的一种技术。
通过虚拟现实技术，用户可以身临其境地感受到虚拟环境中的视觉、听觉和触觉等感觉。
这项技术在游戏、培训、设计等领域得到了广泛应用，为人们提供了全新的交互体验。
结语人机交互解决方案的发展为人们的生活和工作带来了便利和创新。
语音识别、手势识别、眼动追踪、脑机接口和虚拟现实技术等解决方案的应用范围不断拓展，不仅提高了计算机系统的智能化水平，也丰富了人们的交互方式。
人机交互中的语音交互设计一、引言在当今现代社会，人机交互已成为人们生活和工作的重要组成部分，其中语音交互设计作为重要的交互形式之一，在智能家居、智能手机、智能手表等领域越来越被广泛应用。
本文将从人机交互和语音交互的基本概念入手，探讨语音交互设计的目的、原则和方法。
二、人机交互基本概念人机交互，简称HCI，是指人与计算机之间的交互过程。
它是一种信息技术，是计算机科学、心理学、设计学、社会科学等多学科的综合领域。
人机交互旨在通过人与计算机之间的交互，提高人类对计算机系统的控制和管理能力，使计算机逐渐适应人类的需求和习惯。
语音交互是一种以语音为媒介，让人和计算机进行联系和互动的交互方式。
语音交互是人机交互的一种重要形式，与人机之间的图像、文字交互相比，具有更加灵活、自然和人性化的特点，广泛应用于智能家居、智能手机、智能手表等领域。
三、语音交互设计的目的语音交互设计的基本目的是为了使人机交互更加自然和人性化。
通过语音交互设计，人们可以通过语音指令快速地操纵计算机。
同时，语音交互的目的也包括以下几个方面：1）提高用户的满意度使用语音交互，用户可以更加自由自在地表达自己的意图，从而得到更好的使用体验。
这也是语音交互设计的重要目的之一。
2）提高智能设备的使用效率在某些场景下，语音交互比图像、文字交互更加高效，能够更快地满足用户的需求，提高智能设备的使用效率。
3）提高人机交互的适应性语音交互具有更加灵活、自然、人性化的特点，使计算机逐渐适应人类的需求和习惯，提高人机交互的适应性。
四、语音交互设计的原则1）自然性原则语音交互设计应该尽可能地模拟自然语言，使用户感觉自然、舒适，降低用户的使用难度和成本。
2）简单性原则语音交互设计应该尽可能简单、明了。
在设计过程中，应该排除一些多余的信息和繁琐的操作，使用户可以迅速进行操作。
3）可靠性原则语音交互设计必须保证系统的可靠性。
在设计语音交互时，必须考虑到系统的容错能力和纠错机制。
人机交互精准识别与控制技术研究一、引言近年来，伴随着人工智能技术的快速发展，人机交互技术在各个领域得到了广泛的应用。
其中，精准识别与控制技术是人机交互技术的重要组成部分，也是当前人机交互技术面临的关键挑战之一。
本文将从人机交互精准识别与控制技术的定义、方法、应用等方面进行深入探讨。
二、人机交互精准识别技术人机交互精准识别技术是指通过计算机对人体各种信号进行分析和处理，以实现对人类行为、意图和情感等方面进行准确识别的一种技术。
当前，人机交互精准识别技术主要包括语音识别技术、图像识别技术、运动识别技术等。
1、语音识别技术语音识别技术是将说话人的语音特征数据转换为语音识别引擎可用的文本形式的技术。
语音识别技术主要分为前端和后端两部分。
其中前端主要包括语音信号预处理和特征提取两个步骤。
后端主要包括声学模型和语言模型两个部分。
目前，语音识别技术已经广泛应用于智能语音助手、电子商务客服、语音翻译等领域。
2、图像识别技术图像识别技术是一种将图像中的物体、场景及其特征进行提取和分析，并将其转化为计算机可处理的数据的技术。
图像识别技术主要包括特征提取和分类识别两个方面。
特征提取主要是将原始图像中的重要信息进行抽取，转化为计算机可处理的特征向量；分类识别则是通过对图像中的特征向量进行分类，实现图像自动识别。
目前，图像识别技术广泛应用于图像视频分析、人脸识别、智能安防等领域。
3、运动识别技术运动识别技术是指通过对人体运动状态进行识别和分析，抽取人体的姿态和动作特征，以实现对人类行为和意图进行识别的一种技术。
运动识别技术主要包括运动数据传感器的选择和数据采集、数据传输、特征提取以及分类识别等步骤。
运动识别技术广泛应用于人类行为分析、健康管理、体育训练等领域。
三、人机交互精准控制技术人机交互精准控制技术是指通过对人机交互过程中的动作、姿态、情感等信号进行分析和处理，以实现对计算机设备及其应用软件进行精准控制的一种技术。
当前，人机交互精准控制技术主要包括基于手势识别的控制技术、脑机接口控制技术等。
基于人机交互的语音识别技术研究一、引言随着人工智能的迅猛发展，人机交互技术作为其中重要的分支之一，正日益成为众多科技公司和研究机构的关注点。
而在人机交互技术中，语音识别技术的发展又更是一道难题。
本文将以“基于人机交互的语音识别技术研究”为主题，详细探讨语音识别技术的发展现状、技术原理、主要应用领域等相关内容。
二、技术原理语音识别技术是指机器将人类的语言转化为文本或命令的过程，要实现这一过程，需要利用多个技术方法。
其中，语音信号的特征提取是关键步骤之一。
1. 连续语音信号切割在进行语音识别的时候，需要将连续语音信号切割成单个词语或字母的语音片段，这个过程被称为语音段切割。
最常用的方法是基于基音周期，通过寻找基音周期进行语音段分割。
2. 特征提取语音信号中存在着许多无用信息，如噪音、停顿等，而对于语音识别来说，只需要保留语音信号中与语音内容相关的信息，因此需要进行特征提取。
最常此用的方法是Mel Frequency CepstralCoefficients（MFCC）算法。
该算法可将语音信号转换为一组参数值，这些参数用来表示语音信号的特征，这些特征参数包括语音的基音频率、过零率等。
3. 特征匹配特征匹配是将特征向量序列匹配到已知的模板中，通过匹配度和相似度比较，确定识别结果。
常见的匹配算法包括动态时间规整（DTW）算法、隐马尔可夫模型（HMM）算法等。
三、应用领域和实践语音识别技术应用范围十分广泛，其中主要应用领域分为以下几类：1. 语音助手：如Siri、小度等，利用语音识别技术实现人机交互，为用户提供便利的服务。
2. 语音输入：在移动设备上，语音输入功能可以大幅提高用户输入文本的效率。
3. 语音搜索：通过语音输入查询搜索引擎来获取信息，这是一种新兴的搜索模式。
4. 自然语言处理：利用自然语言处理技术，匹配语音指令。
5. 语音翻译：通过语音识别和自然语言处理技术，使用户无论在何时何地都能够方便地进行跨语言交流。
学号 06150134 编号 2010150134 研究类型 应用研究 分类号 TP391.42HUBEI NORMAL UNIVERSITY学士学位论文B achelor’s Thesis论文题目 计算机语音人机交互研究— 一种基于网格方法控制鼠标光标定位的解决方案作者姓名王军 指导教师童强 所在院系计算机科学与技术学院 专业名称计算机科学与技术 完成时间2010年5月25日计算机语音人机交互研究—一种基于网格方法控制鼠标光标定位的解决方案王军（指导教师：童强）（湖北师范学院计算机科学与技术学院 0601班湖北黄石 435002）摘要：语音识别是让机器听懂人的说话,并准确地识别出语音的内容和执行相应操作的技术.本文着重讨论了语音控制鼠标光标的实现方法，并通过比较和总结找到一个较语音目标导航和语音方向导航有很大突破的网格法。
这里通过3×3网格半透明窗体的屏幕覆盖将计算机屏幕划分为9块，让鼠标光标以该透明窗体为载体来移动，用户通过选择1～9网格区域号来实现光标移动，每进行一次选择窗体就缩小至选择区域，通过循环执行后可将鼠标光标移动至屏幕任意位置。
最后，将网格法通过程序实现，并通过使用和测试说明网格法的使用价值和可能的应用前景。
关键词：语音识别语音人机交互鼠标光标定位网格法中图分类号:TP391.42Computer Speech Human-Computer Interaction Research—Grid based solutions to control the mousecursor positioningWang Jun （Tutor：Tong Qiang）（College of Computer Science and Technology ,Hubei Normal University,Huangshi,435002）Abstract: Speech recognition is a kind of technology to allow machines to understand human speech, and accurately identify the speech'scontent and implementation of appropriate operations. This articlefocuses on the implementation method of useing voice to control themouse cursor , and by comparing and summing up to find a moreobjective speech navigation and significant breakthrough voicedirections navigation that is grid method. Here a 3 ×3 gridsemi-transparent screen cover will form the computer screen dividedinto nine, so that the mouse cursor attach to the transparent form forthe carrier to move, users select the region number 1 to 9 to achievethe grid cursor, each time a choice to choose form to reduce the areaafter the execution. By circulating ,mouse cursor can be moved toanywhere on your screen. Finally, the grid method is achievedthrough the program, and there are also some instructions about theusefulness and possible applications by using the grid method andtest.Keywords:Computer Speech Human-Computer Interaction;Speech recognition;grid; mouse cursor control目录1 绪论 (1)1.1研究背景和意义 (1)1.2 课题发展现状 (1)1.3 开发方法 (5)2 网格法控制光标定位理论研究 (9)2.1基于语音识别的光标控制类型 (9)2.2 网格法提出背景 (9)2.3 网格法提出 (11)2.4 网格法程序设计思想 (13)3 网格法控制光标定位程序设计与实现 (14)3.1 网格法光标定位程序开发目标 (14)3.2 关键算法设计 (15)4 以网格法为基础的简单语音人机交互系统设计与实现 (25)4.1 系统概要设计 (25)4.2 系统功能实现 (25)4.3 系统程序实现 (27)4.4 系统运行与测试 (29)4.5 系统改进和优化 (32)5 总结和展望 (33)5.1 论文总结 (33)5.2 研究展望 (33)致谢 (35)参考文献 (36)计算机语音人机交互研究—一种基于网格方法控制鼠标光标定位的解决方案1 绪论1.1研究背景和意义语言是人际交流的最习惯、最自然的方式。
声音是人们最熟悉、最习惯的传递信息的方式，为计算机增加声音交互，使人机交互向人与人交流那样自然友好一直是人类的美好愿望。
因此，本文正是基于此方面的科研成果对计算机进行语音程序开发。
在原有计算机控制系统中加入以Speech SDK5.1为核心的语音识别模块，使语音技术与计算机控系统有机地结合并实现简单的人机交互。
在计算机语音控制过程中，这里主要实现语音对鼠标的控制来达到控制计算机的目的，只要实现语音对鼠标的精确控制再加上语音输入法就可完成对计算机的完全控制，而且这种控制具有很强的通用性，目前这种技术已得到初步应用。
许多研究者通过对使用情况调查发现，这项技术已让世界发生很大改变，比如残疾人也可以通过声音命令控制计算机。
但与此同时，许多调查者也发现，语音识别在控制计算机的过程中产生的错误和时延也越来越多的影响人们的使用质量，如在控制鼠标过程中移动时的时延将使得鼠标的定位不精确及操作不方便，因此研究如何最大限度的减少甚至消除语音识别过程中的这些缺陷正成为研究这项技术的最大出发点。
本课题也是基于这种目的而开始的，这里通过网格法实现语音识别过程中鼠标的精确确定位和方便操作以实现更好的人机交互效果和使用效率，是一种在此类研究中十分有突破性的实现方案。
1.2 课题发展现状1.2.1 语音识别概述语音不仅是人类之间进行信息交流最自然、最有效、最方便的工具，而且也是人与机器之间进行通信的重要工具。
语音识别(Automatic SpeechRecognition，ASR)作为一门综合学科，以语音为研究对象，是语音信号处理的一个重要研究方向，它是模式识别的一个分支，涉及到生理学、心理学、语言学、计算机科学以及信号处理等诸多领域。
在美国，八十年代末期，由C M U推出的S P H I N X 系统，克服了语音识别中非特定人、连续语音、大词汇量三大难题。
IBM公司推出了Tangora5000，其特定人5000词汇自然语言语法复杂度为160个词识别系统的首选识别率超过97%。
Bell实验室开发的识别五个词VRCP系统和800语音识别服务系统，在电话业务中得到了较好的应用。
在日本，NTT公司开发的ANSER系统，已经用于银行服务系统。
在英国，剑桥大学开发的HTK大词汇量连续语音识别系统，在NIST 和ARPA连续语音识别系统性能评测中识别率名列首位。
在德国、法国等欧洲国家，语音识别也得到了足够的重视，建造了许多很有特色的连续语音识别系统。
近年来，中文的语音识别取得很大的进展。
我国语音识别研究工作一直紧跟国际水平，大词汇量语音识别的研究被列入了国家“863”计划。
鉴于中国未来庞大的市场，国外的研究机构和跨国公司也非常重视中文的语音识别研究，从IBM的ViaV oice到Microsoft的Speech SDK都支持中文语音识别，并且提供中文语音识别的开发包。
[1]根据识别的对象不同，语音识别任务大体可分为3类，即孤立词识别（isolated word recognition)，关键词识别（或称关键词检出，keyword spotting)和连续语音识别。
其中，孤立词识别的任务是识别事先已知的孤立的词，如“开机”、“关机”等；连续语音识别的任务则是识别任意的连续语音，如一个句子或一段话；连续语音流中的关键词检测针对的是连续语音，但它并不识别全部文字，而只是检测已知的若干关键词在何处出现，如在一段话中检测“计算机”、“世界”这两个词。
根据针对的发音人，可以把语音识别技术分为特定人语音识别和非特定人语音识别，前者只能识别一个或几个人的语音，而后者则可以被任何人使用。
显然，非特定人语音识别系统更符合实际需要，但它要比针对特定人的识别困难得多。
另外，根据语音设备和通道，可以分为桌面（PC）语音识别、电话语音识别和嵌入式设备（手机、PDA等）语音识别。
不同的采集通道会使人的发音的声学特性发生变形，因此需要构造各自的识别系统。
语音识别的应用领域非常广泛，常见的应用系统有：语音输入系统，相对于键盘输入方法，它更符合人的日常习惯，也更自然、更高效；语音控制系统，即用语音来控制设备的运行，相对于手动控制来说更加快捷、方便，可以用在诸如工业控制、语音拨号系统、智能家电、声控智能玩具等许多领域；智能对话查询系统，根据客户的语音进行操作，为用户提供自然、友好的数据库检索服务，例如家庭服务、宾馆服务、旅行社服务系统、订票系统、医疗服务、银行服务、股票查询服务等等。
[1]1.2.2 语音识别技术原理语音技术的概念实际包括两个技术：合成器和识别器。
语音合成器将文本作为输入，并产生音频流作为输出。
语音合成也称为“文本到语音”（text-to-speech，TTS）。
另一方面，语音识别器的行为刚好相反。
它将音频流作为输入，并将其转换为文本副本。
语音识别比语音合成更复杂。
可以认为其具有一个前端和一个后端。
前端处理音频流，从而分隔可能发声的声音片段，并将它们转换成一系列能够在信号中表示元音的数值。
后端是一个专用的搜索引擎，它获取前端产生的输出并跨以下三个数据库进行搜索：一个发音模型、一个词典和一个语言模型。
