作为当下人工智能落地最成功的语音识别技术，也称自动语音识别（asr）。其应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。它能够与其它自然语言处理技术相结合，从而构成复杂的应用。自1952年贝尔研究所davis等人研究成功了世界上*一个识别10个英文数字发音的实验系统起，语音识别技术一直向前发展，直到现在国内不少语音识别系统的成功研制，并且性能各具特色。语音识别技术经历了漫长且不断创新的发展历程。从语音识别的发展现状来看，asr自引进深度神经网络技术后取得重大突破，它较之浅层神经网络方法，能通过大量的语音数据，训练出高精度的声学模型和语言模型，从而大大提高识别率。让机器由简单的知识语音发展到理解语音，即上升到认知智能层面。在语音识别这项技术中，目前最具代表性的语音识别方法主要有动态时间规整技术（dtw）、隐尔马可夫斯基（hmm）、矢量量化（vq）、人工神经网络（ann）、支持向量（svm）等方法。语音识别技术发展到今天，中小词汇量非特定人工语音识别系统精度也已经大于98%。对特定语音识别系统的识别精度越来越高。即通常应用的需求这些技术其实都可以满足。
语音识别系统应用越加广泛的同时语音识别技术的作用便越加凸显，且随着语音识别技术的不断发展和突破，人们已然预示到它的大好前景。因此无论是国家还是行业，都聚焦这片后劲十足的领域。据悉，对于这项技术的开发，目前国外一些大公司信心满满提出，他们研发的语言识别系统已经十分接近人类听力水平。国内也有多家公司提出，他们的语音识别系统已达到90%以上的正确率。可见国内外重视度之高和投入科研精力之深。与此同时依托语音识别技术的发展所带动的产业热潮也渐渐深入工业、家电、通信、汽车电子、消费电子产品等各个领域。因而对于企业来说，加强技术开发、深度优化运用语音技术创新助力企业腾飞在当前尤为重要。而当下人工智能行业人才的缺口令得一众企业竞争实质表现为人才之争。语音识别技术也不可避免的进入这个怪圈，人才成为企业创新取胜极为重要的关键的一着棋子。而如何高效觅得高端人才，是企业最关心的事情。
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