化工行业需要语音识别吗？

文章摘要：语音识别的本质是一种基于语音特征参数的模式识别，即通过学习，系统能够把输入的语音按一定模式进行分类，进而依据判定准则找出最佳匹配结果。

你了解语音识别吗？

语音识别的本质是一种基于语音特征参数的模式识别，即通过学习，系统能够把输入的语音按一定模式进行分类，进而依据判定准则找出最佳匹配结果。

目前，模式匹配原理已经被应用于大多数语音识别系统中。一般的模式识别包括预处理，特征提取，模式匹配等基本模块。首先对输入语音进行预处理，其中预处理包括分帧，加窗，预加重等。其次是特征提取，因此选择合适的特征参数尤为重要。常用的特征参数包括：基音周期，共振峰，短时平均能量或幅度，线性预测系数（LPC），感知加权预测系数（PLP），短时平均过零率，线性预测倒谱系数（LPCC），自相关函数，梅尔倒谱系数（MFCC），小波变换系数，经验模态分解系数（EMD），伽马通滤波器系数（GFCC）等。在进行实际识别时，要对测试语音按训练过程产生模板，最后根据失真判决准则进行识别。

语音识别的场景有很多

在智能出行方面，AI语音技术也是有很大的用处，而且在车载领域存在刚需。

在智能家居方面，AI语音技术使我们的智能家电越来越好用。这种AI语音智能技术为生活娱乐产品的应用操作带来了极大的便利。

在智能教育方面，AI语音技术可以作为课堂质量辅助和线上虚拟两部分。语音测评和人机对话技术结合语义技术应用到普通话、古诗词及外语教学中，可以快速纠正发音韵律及语法错误，并且逐渐被应用到考试场景中。

在智能医疗方面，AI语音技术帮助医院和医疗机构提高了医疗服务的质量。

化工行业在企业运营过程中也需要语音识别技术来加持

语音识别典型应用案例

现在几乎所有的主流输入法都支持语音输入。比如说搜狗输入法，讯飞输入法，百度输入法等等。你在使用这些输入法的时候按住空格键，然后对着麦克风说话，输入法就会自动的把你说的每一句话，每一个词每一个字都转化成文字。如果你的普通话说的非常标准的话，你会发现你在手机上的打字效率变得非常之高，甚至超越了你在电脑上的打字速度。

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