语音搜索利用了什么技术(你认识哪些智能语音)

现在主流的语音识别系统都采用隐马尔可夫模型(HMM)作为声学模型，因为HMM有很多优秀的特性。HMM模型的状态跳变模型非常适合人类语音的短时平稳特性，可以方便地对连续产生的观测值(语音信号)进行统计建模；结合HNN的动态规划算法可以有效地对变长时间序列进行分割和分类。HMM有着广泛的应用。只要选择不同的概率密度、离散分布或连续分布，都可以用HNM进行建模。HMM及其相关技术是语音识别系统的核心。

语音是人类最自然的交互方式。计算机发明后，让机器“听懂”人类的语言，理解语言的内在含义，做出正确的回答，成为人们追求的目标。我们都希望能像科幻电影里那些智能高级的机器人助手一样，在人们通过语音相互交流的时候，能让他们明白你在说什么。语音识别技术把人类的这个梦想变成了现实。语音识别就好比“机器的听觉系统”，让机器通过识别和理解，将语音信号转换成相应的文本或命令。

语音识别技术也称为自动语音识别(ASR)，旨在将人类语音的词汇内容转换为计算机可读的输入，如按键、二进制代码或字符序列。语音识别就好比“机器的听觉系统”，让机器通过识别和理解，将语音信号转换成相应的文本或命令。