语音识别包含哪几种

语音识别是一门多学科交叉技术，它与声学、语音学、语言学、信息理论、模式识别理论以及神经生物学等学科都有非常密切的关系。它的任务主要是将语音信号转换成对应的文字。为了实现这一目标，语音识别系统通常包括特征提取、声学模型、语言模型以及字典与解码等部分。

在特征提取阶段，系统会对输入的语音信号进行预处理，例如降噪、分帧、加窗、预加权等，然后将声音信号从时域转换到频域，为声学模型提供特征向量。声学模型则根据这些特征向量计算得分，而语言模型则根据语言学相关的理论计算对应可能词组序列的概率。最后，通过字典对词组序列进行解码，得到可能的文本表示。

语音识别技术在理论和应用方面都取得了重大突破，越来越多的应用到了日常生活中，如智能家居、车载娱乐、语音听写器、语音寻呼答疑平台、智能客服等。随着科技的发展，语音识别技术将不断进步，为人们提供更高效、更便捷的服务。

语音识别作为人工智能技术的重要分支，其研究与发展涵盖了多个层次和领域。在探讨语音识别包含的种类时，可以从不同的角度进行分类，如基于识别内容、识别范围、应用场景以及识别模型等方面。以下是详细的类别说明：

基于识别内容的分类

孤立词识别(Isolated Word Recognition)：这种类型的语音识别系统专注于识别独立的、具有明确边界的声音片段，即每个单词或短语都是单独发出并被处理的。孤立词识别常用于简单的命令控制场景，例如智能家电的唤醒词识别。

关键词识别(Keyword Spotting)：主要针对特定词汇或短语进行检测，即使它们出现在连续的语音流中也能快速响应。例如，在语音助手应用中寻找用户指定的激活词或搜索关键词。

连续语音识别(Continuous Speech Recognition)：该类系统能够连续不断地识别和解析自然语言中的语音，无需停顿，适用于长段落的语音转文本或实时对话交互等复杂场景。

基于识别范围的分类

特定人语音识别(Speaker Dependent ASR)：此类系统经过训练后，对某一特定说话人的语音有较高的识别准确率，因为其模型参数是根据特定个体的发音习惯定制的。

非特定人语音识别(Speaker Independent ASR)：这类系统设计为能够识别不同说话人的语音输入，通常需要更大的训练数据集来涵盖更广泛的发音差异，并具备更高的通用性。

基于应用场景的分类

桌面/PC端语音识别：主要用于个人电脑上，如操作系统内置的语音输入功能，帮助用户通过语音操控软件或进行文字输入。

电话语音识别：专为电话通信环境优化，需应对线路传输噪声、回声及各种通话质量不稳定的问题，常见于呼叫中心自动应答系统、电话银行自助服务等。

嵌入式设备语音识别：应用于智能手机、智能家居设备、车载信息娱乐系统等嵌入式平台，要求算法高效且资源占用低。

医疗与健康领域语音识别：在医疗记录录入、远程诊断及康复治疗等领域发挥作用，要求识别精度高且支持专业术语。

虚拟现实与增强现实语音识别：在VR/AR环境中提供语音指令输入方式，提升用户体验和操作便利性。

基于识别模型和技术方法的分类

基于模板匹配的语音识别：早期的方法，依赖于预先存储的大量语音样本，通过比较特征向量的距离来实现识别。

基于统计建模的语音识别：包括隐马尔可夫模型(HMM)、混合高斯模型(GMM-HMM)等，通过学习语音信号的概率分布特性来进行识别。

深度学习驱动的语音识别：采用深度神经网络(DNN)、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、卷积神经网络(CNN)以及变种如双向RNN、CTC(Connectionist Temporal Classification)算法等，构建强大的序列到序列(Sequence-to-Sequence)模型，显著提高了语音识别性能。

语音识别技术的种类繁多，每一种都对应着不同的应用场景和技术挑战，随着科技的不断进步，这些分类也在相互融合和发展，以适应日益复杂和多元化的市场需求。