语音交互将会成为新的入口 ， 也是各大公司务必争夺的资源之一 ， 资源是指数据 ， 不是技术 ， 因为技术会开放 ， 而有价值的有标注的数据才是制胜法宝 。所以 ， pm们需要了解语音识别技术的基础 ， 总有一天你会用到 ， 并且这一天不会太远 。我会从以下几个方面介绍语音识别：
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语音识别的基础概念1概念自动语音识别（Automatic Speech Recognition ， ASR）技术是一种将人的语音转换为文本的技术 。这项技术被当做是可以使人与人、人与机器更顺畅交流的桥梁 ， 已经在研究领域活跃了50多年 。2发展ASR在近几年的流行 ， 与以下几个关键领域的进步有关：
- 摩尔定律持续有效：使得多核处理器、通用计算图形处理器GPGPU、CPU/GPU集群等技术 ， 为训练复杂模型提供了可能 ， 显著降低了ASR系统的错误率 。
- 大数据时代：借助互联网和云计算 ， 获得了真实使用场景的大数据训练模型 ， 使得ASR系统更具鲁棒性(健壮性、稳定性) 。
- 移动智能时代：移动设备、可穿戴设备、智能家居设备、车载信息娱乐系统 ， 变得越来越流行 ， 语音交互成为新的入口 。
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4识别任务分类根据不同任务 ， 语音识别可分为4类：
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5应用语音交互作为新的入口 ， 主要应用于上图中的两大类：帮助人与人的交流和人与机器的交流 。
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- 帮助人与人的交流 HHC：应用场景如 ， 如翻译系统 ， 微信沟通中的语音转文字 ， 语音输入等功能 。语音到语音（speech-to-speech ， S2S）翻译系统 ， 可以整合到像Skype这样的交流工具中 ， 实现自由的远程交流 。S2S组成模块主要是 ， 语音识别-->机器翻译-->文字转语音 ， 可以看到 ， 语音识别是整个流水线中的第一环 。
- 帮助人与机器的交流 HMC：应用场景如 ， 语音搜索VS ， 个人数码助理PDA ， 游戏 ， 车载信息娱乐系统等 。
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