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語音辨識 - 維基百科，自由的百科全書. 語音辨識 （speech recognition）技術，也被稱為 自動語音辨識 （英語： Automatic Speech Recognition, ASR ）、 電腦語音識別 （英語： Computer Speech Recognition ）或是 語音轉文字識別（ 英語： Speech To Text, STT） ，其目標是以電腦自動將人類的語音內容轉換為相應的文字。 與 說話人辨識 （英語：Speaker recognition） 及 說話人確認 不同，後者嘗試辨識或確認發出語音的說話人而非其中所包含的詞彙內容。 語音辨識技術的應用包括語音撥號、語音導航、室內裝置控制、 語音文件檢索 、簡單的聽寫資料錄入等。
序言. 語音辨識. 语音识别 （speech recognition）技术，也被称为 自动语音识别 （英語： Automatic Speech Recognition, ASR ）、 電腦語音識別 （英語： Computer Speech Recognition ）或是 語音轉文本識別（ 英語： Speech To Text, STT） ，其目标是以電腦自動将人类的语音内容转换为相應的文字。 与 说话人识别 （英语：Speaker recognition） 及 说话人确认 不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。 语音识别技术的应用包括语音拨号、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。
附加符号. 标点符号. 可轉換為文字. 的其他使用. 電報編碼. 字符. 語音轉錄 （英語： phonetic transcription ），是指以符號來標示 語音 的方式，亦可稱為 標音 。. 語音轉錄通常會使用一套標音符號，亦可稱為 音標 ，一般嚴格記錄語音的符號為 國際音標 。. 亦有如 ...
工具. 语音识别 （speech recognition）技术，也被称为 自动语音识别 （英語： Automatic Speech Recognition, ASR ）、 電腦語音識別 （英語： Computer Speech Recognition ）或是 語音轉文本識別（ 英語： Speech To Text, STT） ，其目标是以電腦自動将人类的语音内容转换为相應的文字。 与 说话人识别 （英语：Speaker recognition） 及 说话人确认 不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。 语音识别技术的应用包括语音拨号、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。
文字轉語音（Text-To-Speech，TTS）系統則是將一般語言的文字轉換為語音，其他的系統可以描繪語言符號的表示方式，就像音標轉換至語音一樣 [1] 。 而合成後的語音則是利用在資料庫內的許多已錄好的語音連接起來。 系統則因為儲存的語音單元大小不同而有所差異，若是要儲存phone以及diphone的話，系統必須提供大量的儲存空間，但是在語意上或許會不清楚。 而用在特定的使用領域上，儲存整字或整句的方式可以達到高品質的語音輸出。 另外，包含了聲道模型以及其他的人類聲音特徵參數的合成器則可以創造出完整的合成聲音輸出 [2] 。 一個語音合成器的品質通常是決定於人聲的相似度以及語意是否能被了解。
轉錄（英： transcription ）是指按照一定的規則，用文字來表達一種語音的語音。意即「語音到文字」的過程。此外，有時還會使用「轉寫」、「記音」等術語 。 與之相對的概念是字母轉寫（英： transliteration）。不過一般常用「轉寫」來涵蓋這兩個概念。
語音的架構 [編輯] 要分析語音訊號前，必須先了解其架構，語音的要素從小到大分別是：音素→音節→詞彙→句子→整段話。 音素是聲音的最小單位，例如「呵」這個字的音素，就是「ㄏ」和「ㄜ」，但是音素和注音符號並不相等，例如「鷗」雖然只有「ㄡ」這個母音，但是由於是雙母音，所以會 ...
