本文摘要：当今正处于物联网时代，而语音辨识被视作为嵌入式的入口，由于人工智能和机器学习迅猛发展，语音掌控也显得更加简单。

当今正处于物联网时代，而语音辨识被视作为嵌入式的入口，由于人工智能和机器学习迅猛发展，语音掌控也显得更加简单。在接下来的几年里智能语音将沦为嵌入式的新范式，语音技术将和平人类双手和眼睛，用户以较低的成本构建随时采访。

未来与智能家居、可穿着设备、机器人等交互模式，智能语音将是最佳嵌入式模式。语音辨识面对三大挑战语音辨识是现在尤为引人注目、大家生活中认识最少的语音技术。近些年来，语音辨识技术突飞猛进，大自然受到广大公众的很大注目。却是，语音辨识的变革代表着机器的听力发展，是人工智能的最重要一步。

目前语音辨识不存在可穿着设备的交互与标准化应用程序入口两个迫切市场需求。可穿着设备因体积等原因容许，仅有享有局限输入输出设备。标准化应用程序入口非常简单点说道就是现在的VIV正在腊或者说想要腊的事情。

VIV期望通过一个语音助手解决问题所有现在所必须用APP去解决问题的所有问题。智能语音不存在两大技术瓶颈。

第一个远场环境简单，夹杂着噪音、混响、自噪声等，更容易造成机器末端“听不清”，从而影响先前一系列操作者。解决问题了这个问题，稍命令掌控的终端之后能带给较好的用户体验；第二个更加深层次的智能问题，确实的智能必须构建语义的突破、必须声音与视觉的融合，这样的方案才更加合适做到拟人形态的机器人；第三个该项技术熟知各种各样的语言、口音和方言。

或许，这一点在中国尤为重要。较慢发展须要横跨三座大山要较慢发展就必需横跨硬件、算法、内容这三座大山。

首先是硬件，硬件部分芯片与麦克风阵列是核心部件。当下的语音技术还只在算法阶段。一类是成本较低的传统语音模式识别技术，通过波形较为、波形给定以及特征化构建；另一类是基于AI技术的，由于适应性好，可做更为精准地辨识。

只要芯片反对音频输出功能和对应的运算性能才可，比如CPU需要超过ARM双核1．2G就可符合语音辨识的拒绝，但称作专用的智能语音芯片并不缜密。其次是算法，主要还包括语音检测、减震、去混响和Echo避免等传统音箱和通讯工具也必须不具备的基本算法。

智能音箱的关键算法是苏醒、语音辨识、自然语言解读、对话管理、自然语言分解和文语切换等算法。第三是内容，语音辨识的目的是将语音信号转化成为文本，目前，语音辨识技术比较成熟期。声纹识别是根据语音波形体现出有的个人生理和不道德特征的语音参数，并以此来辨识说出者的身份。

现实中，该辨识的准确率并不如指纹、虹膜识别。这也是智能语音更高“智能”形态的展现出特征。总结：智能语音技术的发展并非一朝一夕，所以在技术层面已具备根基，现有的硬件与方案是可以符合当下智能语音拒绝的，但若在性能、成本、智能程度上更加入一层，仍须要之后耕耘，因为产品的逐层落地大自然就有一个不断完善的过程。

随着人工智能的发展和深度自学技术的用于，语音辨识准确率早已超过了95％以上。计算机和智能终端的界面正在从“键盘＋鼠标”变成“麦克风＋按钮”，智能语音带给的交互新体验正在渗入。

有数据表明，预计到2020年，全球语音辨识的市场规模将从2015年的61．9亿美元快速增长到200亿美元，可以说道语音辨识未来的市场发展十分有看头。

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