SpracherkennungEs handelt sich um eine Technologie, die Computer zur Erkennung menschlicher Sprache nutzt. Es deckt ein breites Spektrum an Bereichen ab und ist eng mit Disziplinen wie Akustik, Phonetik, Linguistik, Informationstheorie, Mustererkennungstheorie und Neurobiologie verbunden.

Mainstream-Spracherkennungstechnologie

• Dynamic Event Warping (DTW): Dieser Algorithmus verwendet dynamisches Warping, um die Zeittransformationsbeziehung zu kombinieren und den Abstand zwischen Merkmalsvektoren zu ermitteln. Es handelt sich um einen klassischen Algorithmus im Bereich der Spracherkennung.
• Hidden Markov Model HMM: Der Ausspracheprozess wird durch den Zustand in der Markov-Kette dargestellt. Während des Wortgenerierungsprozesses wechselt das System von einem Zustand zum anderen und generiert in jedem Zustand eine Ausgabe, bis das Wort ausgegeben wird.
• Künstliches neuronales Netzwerk KNN: Lange Trainingszeit.

Schwierigkeiten bei der Spracherkennung

• Die Erkennungsleistung hängt von der Umgebung ab. Wenn die Trainingsumgebung nicht mit der Testumgebung übereinstimmt, nimmt der Effekt ab.
• Lärmproblem, wie man Lärm effektiv reduziert;
• Die Mehrdeutigkeit phonetischer Informationen, wie etwa Wörter mit ähnlicher Aussprache und Wörter mit gleicher Aussprache, aber unterschiedlicher Bedeutung.

Spracherkennungsanwendung

Die Spracherkennung entwickelt sich zu einer Schlüsseltechnologie im Bereich der computergestützten Informationsverarbeitung. Der Anwendungsbereich umfasst Sprachwahl, Sprachnavigation, Steuerung von Innengeräten, Abrufen von Sprachdokumenten, einfache Diktierdateneingabe usw. Durch die Integration anderer Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache, wie etwa maschinelle Übersetzung und Sprachsynthese, können komplexere Anwendungen erstellt werden, beispielsweise die Übersetzung zwischen Stimmen.