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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。
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 。 亦有如使用圖像化記錄的 可視語言 系統。 與書寫的差異. 所有語言的 語音 均會隨時間而有所變化。 [1] 寫然書寫形式（ 正寫法 ）往往不會配合音變而修改，也因此無法直接呈現實際發音。 來自其他語言的 借詞 有時會保留原文的拼字，而其中書寫符號與語音對應的系統可能也不盡相同。 單一語言中，跨方言的發音亦可能有很大的差異，但書寫通常會維持一致的形式。 比較書寫符號，語音轉錄在大多數的情況下可以更有效地在語音與符號之間進行一對一的對應。
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。
一般音變公式敘述： A > B. 讀作「A音變入B音（或被B音取代、反映為B音等）」是故，A 屬於一個語言推測的早期階段，而B屬於較晚近的階段。 箭頭符號「>」是可以反轉表示的，B < A，意即B（較晚）變自A（較早）。 例如： POc. *t > Rot. f. 指的是原始大洋洲語（POc.）的 *t 在羅圖馬語（Rot.）中的反映為 清唇齒擦音 [f] 。 這樣一段公式敘述的兩端只標示了開頭和結尾，並不表示中間沒有任何的過渡階段。 上述例子實際上是一串音變經過壓縮後的表述；*t 先是變為 清齒擦音 [θ] ，再來才變為現今的 [f] 。 這項音變可以更完整地呈現如下： t > θ > f.
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 、簡單的聽寫數據錄入等。
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。
