生物技術下一個高點語音識別搭風崛起

成都弱電公司訊：

生物特征辨認市場規(guī)模保持高速增長，近幾年將在信息技術、信息平安、金融交易、社會平安等領域推動生物特征辨認尺度化工作，產(chǎn)業(yè)潛力很大。自2002-2018年，生物辨認行業(yè)的市場平均增長率都在60%以上，2018年市場規(guī)模達到60多億人民幣，而預計到2018年，生物辨認行業(yè)的市場規(guī)模將可能達到100億以上。

據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)顯示，指紋辨認占生物辨認技術的份額最高，但整體呈下降趨勢，從2007年的66.9%降至2018年的60.1%，預計到2020年將下降至52%左右；而語音辨認、人臉辨認、虹膜辨認則增長迅速，2020年比重預計分別達22.4%、9.6%、6.4%。從這組數(shù)據(jù)看，語音辨認將是繼指紋辨認后的另一種被廣泛應用生物辨認方式。

在智能家居中，智能語音控制逐漸成為產(chǎn)業(yè)剛需。來自2018語音產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書中的數(shù)據(jù)顯示，2018年，全球智能語音產(chǎn)業(yè)規(guī)模已突破47.5億美元，較2018年的24.4億美元增長的近一倍。

關于語音辨認

語音辨認技術就是讓機器通過辨認和理解過程把語音信號轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳奈谋净蛎畹母呒夹g。也被稱為自動語音辨認（ASR），其目標是將人類的語音中的詞匯內(nèi)容轉(zhuǎn)換為計算機可讀的輸入，例如按鍵、二進制編碼或者字符序列。與說話人辨認及說話人確認分歧，后者嘗試辨認或確認發(fā)出語音的說話人而非其中所包含的詞匯內(nèi)容。

語音辨認技術主要包括特征提取技術、模式匹配準則及模型練習技術三個方面。語音辨認技術所涉及的領域包括：信號處理、模式辨認、概率論和信息論、發(fā)聲機理和聽覺機理、人工智能等等。

語音辨認交互的進化歷程

回顧人類發(fā)展歷史，不難看出，隨著人類不斷進化，從最初通過手掌、肢體使用簡樸工具、傳遞簡樸信息，發(fā)展到控制發(fā)聲并通過耳朵接收，形成了一個以語音為載體的快速信息傳遞通道和收發(fā)閉環(huán)，成為人類間最自然、最重要的信息交互手段。聲波作為一種音頻信號，和視頻信號、無線電信號一樣是，非接觸方式傳播，也是人類唯一可以不借助工具就可自由掌控的一種天然“無線”資源。

而且聲波對接收指向性的要求更寬松，這個非常寶貴的特性會在很多場景下帶來極大便利。特殊是對于一些在視覺、觸覺等方面存在障礙（如老年人、弱視、殘障人士）或不適合（如兒童需要保護視力）的龐大特定人群，語音更是最佳的交互選擇。

而作為這種功能在移動端延伸，手機相關的語音交互功能最早要追溯到十幾年前的功能機時代。它最初是以語音撥號的形式來實現(xiàn)這種交互，當時以摩托羅拉、諾基亞為首的一批國外手機廠商，通過預先錄制預存用戶的語音樣本，然后使用時由用戶進行語音口述，比對預留樣本，從而實現(xiàn)語音撥號的功能。