在發(fā)達國家各種各樣基于語音識別技術的產(chǎn)品已經(jīng)可以買到，如具有聲控撥號電話，語音記事本等等。語音電話服務、數(shù)據(jù)查詢服務也已經(jīng)部分實現(xiàn)。基于特定任務和環(huán)境的聽寫機也已經(jīng)進入應用階段。語音識別技術是非常重要的人機交互技術，有著非常廣泛的應用前景。

　　說話者自適應技術近年在語音識別系統(tǒng)的研究中也備受重視，這是由于與人有關的語音識別系統(tǒng)比與人無關的語音識別系統(tǒng)的識別率要高很多。通過有效的自適應手段可以很快地提高系統(tǒng)的識別能力。實際上說話人自適應技術和穩(wěn)健語音自適應技術是相通的。由于不同的說話人在聲道長度，說話口音方式都很不一樣。說話者自適應技術也主要是從以下兩方面著手。

　　靜態(tài)處理方法。從特征提取或訓練階段就盡可能減少來自說話人的變化因素對模型的貢獻。可以進行聲道參數(shù)的歸一化處理或?qū)φf話人進行分類處理，如分男女聲的識別系統(tǒng)就是其中的一個典型，但實際上僅僅從男女聲上對模型分類還是太粗，可以通過有效的聚類方法進行分類。這類方法統(tǒng)稱為聲學歸一化處理方法。

　　動態(tài)處理方法。對預先訓練好的與人無關識別系統(tǒng)，通過臨時得到的特定人語音數(shù)據(jù)對系統(tǒng)的模板或特征參數(shù)進行自適應修正，從而在原有系統(tǒng)基礎上建立一個用于特定任務、特定環(huán)境或特定說話人的系統(tǒng)，這類方法統(tǒng)稱為自適應方法。自適應方法可分為: 批模式、累進模式、即時模式; 按自適應學習策略又分為無監(jiān)督學習和有監(jiān)督學習。從用戶使用的方便程度來看是由難到易，而算法實現(xiàn)則是由易到難。采用何種策略取決于應用背景，對識別率的要求等因素。對于聽寫機等應用來說，最具吸引力的是累進、無監(jiān)督的自適應方式，也稱在線自適應。

　　語言模型也是目前研究的一個重要方面。目前的語言模型是與任務有關的，典型的統(tǒng)計語言模型是通過大量任務特定的語料訓練出來的。通過新聞語料訓練出來的模型不能很好地工作于法律方面的文件語音識別。有幾種方法用于解決這些問題。一種是使用自適應語言模型。在靜態(tài)語言模型的基礎上，通過一個高速緩沖存儲器對語言模型進行動態(tài)的修正; 另一種是先訓練多領域語言模型，然后通過混合高斯模型將這些模型結合在一起; 還有一種比較好的辦法是使用大顆粒的語言模型，如基于類的語言模型，而不是基于詞的語言模型，類可以是詞性類，詞義類，以及由一定的數(shù)據(jù)驅(qū)動的聚類算法產(chǎn)生的各種類。

　　由于不同詞可以屬于同一類，這樣類比較大，構成的語言模型就比較穩(wěn)健。其關鍵的問題是如何決定詞的分類，由于詞的分類比較復雜，同一詞可能屬于不同的類，特別是解決如何通過計算機實現(xiàn)自動分類的算法，即使用數(shù)據(jù)驅(qū)動算法也還沒有很好地解決。基于統(tǒng)計技術的計算語言學已經(jīng)越來越受到重視，它解決了單獨規(guī)則語言模型不能解決的一些問題。當然統(tǒng)計語言模型也不能解決全部問題，因此如何把統(tǒng)計語言模型和基于規(guī)則的語言模型結合也是語言模型研究的重點之一。

　　目前不同快速語音識別算法都在開發(fā)中。其中包括對HMM狀態(tài)輸出的概率分布進行矢量量化，縮小搜索空間算法，減少計算機的內(nèi)存需求方法，以及結合計算機結構特點的編程技術的應用。

　　鏈接:穩(wěn)健語音識別技術

　　語音識別系統(tǒng)的穩(wěn)健性技術是到目前還沒有解決好的重要問題。穩(wěn)健語音識別要解決的問題是訓練環(huán)境和實用環(huán)境不同而導致的不匹配問題。由于環(huán)境變化多種多樣，識別系統(tǒng)要面對不同說話風格的人（包括說話快慢、音調(diào)、重音變化、情緒變化、年齡不同、聲道長度的不同等等）、不同麥克風的種類（包括麥克風的相對位置和方向變化）、信道畸變和噪聲，以及說話的環(huán)境（包括房屋回響、背景噪聲等）。

　　穩(wěn)健語音識別技術包括三個方面:1. 穩(wěn)健語音特征提取和預處理技術。其中包括噪聲掩蓋處理技術、特征變換、聽覺模型，以及不同穩(wěn)健和可信度測度的研究。研究的中心是最大可能的開采語音中的整體信息，以便盡可能地減少噪聲的干擾。2. 多樣式的訓練是一種有效方法，但這種訓練要求取得大量不同噪聲情況下的語音數(shù)據(jù)，這使該種方法實現(xiàn)非常困難。3.自適應的特征或模型的補償技術。其中包括簡單的自適應均值偏差消除，進一步包括方差補償，線性和非線性的回歸和變換，基于狀態(tài)的濾波，語音和噪聲復合模型，最大后驗自適應算法，隨機匹配算法。這些不同技術有的僅僅在不同的小范圍內(nèi)獲得有限成功，還沒有一種技術在大詞匯量的語音識別系統(tǒng)中獲得成功。

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