音頻信號識別

A. 語音信號處理及識別可以應用於什麼領域

《語音信號處理(第2版)》介紹了語音信號處理的基礎、原理、方法和應用，以及該學科領域近年來取得的一些新的研究成果和技術。全書共分14章，包括緒論、語音信號處理基礎知識、語音信號分析、矢量量化技術、隱馬爾可夫模型、神經網路在語音信號處理中的應用、語音編碼、語音合成、語音識別、說話人識別與語種辨識、語音轉換與語音隱藏、語音信號中的情感信息處理、耳語音信號處理、語音增強等內容。

B. 語音識別是如何實現的

語音識別技術來有三個基本原理：源首先語音信號中的語言信息是按照短時幅度譜的時間變化模式來編碼；其次語音是可以閱讀的，即它的聲學信號可以在不考慮說話人試圖傳達的信息內容的情況下用數十個具有區別性的、離散的符號來表示；第三語音交互是一個認知過程，因而不能與語言的語法、語義和語用結構割裂開來。
預處理，包括語音信號采樣、反混疊帶通濾波、去除個體發音差異和設備、環境引起的雜訊影響等，並涉及到語音識別基元的選取和端點檢測問題。特徵提取，用於提取語音中反映本質特徵的聲學參數，如平均能量、平均跨零率、共振峰等。訓練，是在識別之前通過讓講話者多次重復語音，從原始語音樣本中去除冗餘信息，保留關鍵數據，再按照一定規則對數據加以聚類，形成模式庫。最後模式匹配，是整個語音識別系統的核心，它是根據一定規則(如某種距離測度)以及專家知識(如構詞規則、語法規則、語義規則等)，計算輸入特徵與庫存模式之間的相似度(如匹配距離、似然概率)，判斷出輸入語音的語意信息。

C. 語音識別技術的基本方法

一般來說,語音識別的方法有三種：基於聲道模型和語音知識的方法、模板匹配的方法以及利用人工神經網路的方法。 該方法起步較早，在語音識別技術提出的開始，就有了這方面的研究，但由於其模型及語音知識過於復雜，現階段沒有達到實用的階段。
通常認為常用語言中有有限個不同的語音基元，而且可以通過其語音信號的頻域或時域特性來區分。這樣該方法分為兩步實現：
第一步，分段和標號
把語音信號按時間分成離散的段，每段對應一個或幾個語音基元的聲學特性。然後根據相應聲學特性對每個分段給出相近的語音標號
第二步，得到詞序列
根據第一步所得語音標號序列得到一個語音基元網格，從詞典得到有效的詞序列，也可結合句子的文法和語義同時進行。 模板匹配的方法發展比較成熟，目前已達到了實用階段。在模板匹配方法中，要經過四個步驟：特徵提取、模板訓練、模板分類、判決。常用的技術有三種：動態時間規整(DTW)、隱馬爾可夫（HMM）理論、矢量量化（VQ）技術。
1、動態時間規整(DTW)
語音信號的端點檢測是進行語音識別中的一個基本步驟，它是特徵訓練和識別的基礎。所謂端點檢測就是在語音信號中的各種段落(如音素、音節、詞素)的始點和終點的位置，從語音信號中排除無聲段。在早期，進行端點檢測的主要依據是能量、振幅和過零率。但效果往往不明顯。60年代日本學者Itakura提出了動態時間規整演算法(DTW：DynamicTimeWarping)。演算法的思想就是把未知量均勻的升長或縮短,直到與參考模式的長度一致。在這一過程中，未知單詞的時間軸要不均勻地扭曲或彎折，以使其特徵與模型特徵對正。
2、隱馬爾可夫法(HMM)
隱馬爾可夫法(HMM)是70年代引入語音識別理論的，它的出現使得自然語音識別系統取得了實質性的突破。HMM方法現已成為語音識別的主流技術，目前大多數大詞彙量、連續語音的非特定人語音識別系統都是基於HMM模型的。HMM是對語音信號的時間序列結構建立統計模型，將之看作一個數學上的雙重隨機過程：一個是用具有有限狀態數的Markov鏈來模擬語音信號統計特性變化的隱含的隨機過程，另一個是與Markov鏈的每一個狀態相關聯的觀測序列的隨機過程。前者通過後者表現出來，但前者的具體參數是不可測的。人的言語過程實際上就是一個雙重隨機過程，語音信號本身是一個可觀測的時變序列，是由大腦根據語法知識和言語需要(不可觀測的狀態)發出的音素的參數流。可見HMM合理地模仿了這一過程，很好地描述了語音信號的整體非平穩性和局部平穩性,是較為理想的一種語音模型。
3、矢量量化(VQ)
矢量量化(VectorQuantization)是一種重要的信號壓縮方法。與HMM相比,矢量量化主要適用於小詞彙量、孤立詞的語音識別中。其過程是：將語音信號波形的k個樣點的每一幀，或有k個參數的每一參數幀，構成k維空間中的一個矢量，然後對矢量進行量化。量化時，將k維無限空間劃分為M個區域邊界，然後將輸入矢量與這些邊界進行比較，並被量化為「距離」最小的區域邊界的中心矢量值。矢量量化器的設計就是從大量信號樣本中訓練出好的碼書，從實際效果出發尋找到好的失真測度定義公式，設計出最佳的矢量量化系統，用最少的搜索和計算失真的運算量，實現最大可能的平均信噪比。
核心思想可以這樣理解：如果一個碼書是為某一特定的信源而優化設計的，那麼由這一信息源產生的信號與該碼書的平均量化失真就應小於其他信息的信號與該碼書的平均量化失真，也就是說編碼器本身存在區分能力。
在實際的應用過程中，人們還研究了多種降低復雜度的方法，這些方法大致可以分為兩類：無記憶的矢量量化和有記憶的矢量量化。無記憶的矢量量化包括樹形搜索的矢量量化和多級矢量量化。 利用人工神經網路的方法是80年代末期提出的一種新的語音識別方法。人工神經網路(ANN)本質上是一個自適應非線性動力學系統，模擬了人類神經活動的原理，具有自適應性、並行性、魯棒性、容錯性和學習特性，其強的分類能力和輸入-輸出映射能力在語音識別中都很有吸引力。但由於存在訓練、識別時間太長的缺點，目前仍處於實驗探索階段。
由於ANN不能很好的描述語音信號的時間動態特性，所以常把ANN與傳統識別方法結合，分別利用各自優點來進行語音識別。

D. 聲紋識別與語音識別的區別

讓你的幾個熟人分別都喊一聲「啊」，你能分辨出是誰喊的，這就是「聲紋識別版」。聲紋識別實際是權分析聲音的「音品（音色）」——既其中的高次諧波的頻譜特徵（物理說聲音有三特徵：頻率、音量、音品）。
要聽出那人說的是些什麼字詞，則是「語音識別」

E. 簡述語音識別原理。

語音識別的基本過程 根據實際中的應用不同，語音識別系統可以分為：特定專人與非特定人的識別、獨立詞與屬連續詞的識別、小詞彙量與大詞彙量以及無限詞彙量的識別。但無論那種語音識別系統，其基本原理和處理方法都大體類似。
語音識別過程主要包括語音信號的預處理、特徵提取、模式匹配幾個部分。預處理包括預濾波、采樣和量化、加窗、端點檢測、預加重等過程。語音信號識別最重要的一環就是特徵參數提取。提取的特徵參數必須滿足以下的要求：

(1)提取的特徵參數能有效地代表語音特徵，具有很好的區分性； (2)各階參數之間有良好的獨立性；

(3)特徵參數要計算方便，最好有高效的演算法，以保證語音識別的實時實現。

在訓練階段，將特徵參數進行一定的處理後，為每個詞條建立一個模型，保存為模板庫。在識別階段，語音信號經過相同的通道得到語音特徵參數，生成測試模板，與參考模板進行匹配，將匹配分數最高的參考模板作為識別結果。同時，還可以在很多先驗知識的幫助下，提高識別的准確率。

F. 如何檢測音頻信號

用ADC檢測 因為MCU輸入阻抗很高 串聯一個很大的電阻電容隔離即可 對音頻信號不會有任何影響

G. 如何識別不同音頻文件頭標識

經典的WAVE
WAV音波檔案格式(Wave Audio File Format)是Windows用來儲存數碼聲音(Digitized Sound)的格式。若想要得到音質較完美的檔案儲存在電腦內，就需要以WAV型式存放。為什麼呢？因為這種格式是直接保存對聲音波形的采樣數據，數據沒有經過壓縮，所以播放效果當然好啦。但WAV有一個致命的缺陷，因為對數據采樣時沒有壓縮，所以體積臃腫不堪，所佔磁碟空間很大。其他很多音樂格式可以說就是在改造WAV格式缺陷的基礎上發展起來的。
WAVE文件作為最經典的Windows多媒體音頻格式，應用非常廣泛，它使用三個參數來表示聲音：采樣位數、采樣頻率和聲道數。
聲道有單聲道和立體聲之分；
采樣率把模擬音頻轉成數字音頻的過程,就稱作采樣，簡單地說就是通過波形采樣的方法記錄1秒鍾長度的聲音，需要多少個數據。44KHz采樣率的聲音就是要花費44000個數據來描述1秒鍾的聲音波形。原則上采樣率越高，聲音的質量越好。一般有11025Hz（11kHz）、22050Hz（22kHz）和44100Hz（44kHz）三種；
WAVE文件所佔容量=（采樣頻率×采樣位數×聲道）×時間/8（1位元組=8bit）。
龍頭老大MP3
MP3為MPEG Audio Layer 3的縮寫，是由ISO/MPEG語音編碼標(Audio Coding Standard)所制定的一種聲音壓縮技術，壓縮比是CD的1:10到1:12，采樣率為44kHz、比特率為112kbit/s。且保有CD音樂品質。它是為了滿足檔案能被快速下載，而發展出來的數位音效檔格式，其音質可與音樂光碟媲美；它的壓縮能力是非常驚人，一首4分鍾歌曲，約只需4MB容量便可。
MP3音樂是以數字方式儲存的音樂，如果要播放，就必須有相應的數字解碼播放系統，一般通過專門的軟體進行MP3數字音樂的解碼，再還原成波形聲音信號播放輸出，這種軟體就稱為MP3播放器，如Winamp等。
網上霸主RA系列
RA、RAM和RM都是Real公司成熟的網路音頻格式，採用了「音頻流」技術，所以非常適合網路廣播。在製作時可以加入版權、演唱者、製作者、Mail 和歌曲的Title等信息。
RA可以稱為互聯網上多媒體傳播的霸主，適合於網路上進行實時播放，是目前在線收聽網路音樂最好的一種格式。
潛力無限的WMA
微軟在開發自己的網路多媒體服務平台上主推ASF(Audio Steaming Format)，這是一個開放支持在各種各樣的網路和協議上的數據傳輸的標准。它支持音頻、視頻以及其他一系列的多媒體類型。而WMA是Windows Media Audio的縮寫，相當於只包含音頻的ASF文件。
WMA文件在80kbps、44kHz的模式下壓縮比可達1∶18，基本上和VQF相同。而且壓縮速度比MP3提高一倍。所以它應該比VQF更具有競爭力。
ASF格式
.ASF格式。現在網上的日韓劇很使人過癮，而網上提供大家的日韓劇格式多是ASF格式。ASF是Advanced Streaming Format的縮寫，它是一種採用流式傳輸方式在Internet播放的媒體格式，它可以將整個媒體文件分壓成一個個的數據包，再由視頻伺服器向用戶計算機進行連續、實時的傳送。難怪速度那麼快。建議使用的播放軟體是ASFRecorder。
。SWF格式
格式。這是閃客們的最愛，俗成Flash格式。它使你在欣賞美妙音樂的同時，還能欣賞到閃客們製作的美妙動畫，是這些年來風靡網上的一種新的影音格式。只要你的網路瀏覽器安裝了Flash插件，滑鼠單格式文件在網上的鏈接，就可以自動播放了。
高壓縮比的VQF
VQF即TwinVQ是由Nippon Telegraph and Telephone同YAMAHA公司開發的一種音頻壓縮技術。 VQF是其文件的擴展名。
VQF的音頻壓縮率比標準的MPEG音頻壓縮率高出近一倍，可以達到1∶18左右甚至更高。而像MP3、RA這些廣為流行的壓縮格式一般只有1∶12左右。但仍然不會影響音質，當VQF以44kHz-80kbit/s的音頻采樣率壓縮音樂時，它的音質會優於44kHz-128kbit/s的MP3，以44kHz-96kbit/s壓縮時，音樂接近44kHz-256kbit/s的MP3。
VQF的目的是對音樂而不是聲音進行壓縮，因此，VQF所採用的是一種稱為「矢量化編碼(Vector Quantization)」的壓縮技術。該技術先將音頻數據矢量化，然後對音頻波形中相類似的波形部分統一與平滑化，並強化突出人耳敏感的部分，最後對處理後的矢量數據標量化再進行壓縮而成。 相關的技術信息可參考：www.VQF.COM。這不是VQF的官方站，不過這個站上面收集了相關的大量資源。
VQF播放軟體：PiMPed WinAmp VQF plugin 0.91 當然是在現成的軟體上進行播放更好。所以大多數的人都選擇使用這個WINAMP的插件。而且據說這個插件的音質比YAMAHA自己的SoundVQ播放器還要好！
電腦音樂MIDI
MIDI是Musical Instrument Data Interface的簡稱，即樂器數字化介面。MIDI並不是採集聲音數據，而是在電腦中記錄「五線譜」，當我們播放MIDI音樂的時候，其實就是播放器將樂譜演奏出來，就像音樂家對著五線譜演奏一般，道理就這么簡單。
它採用數字方式對樂器所奏出來的聲音進行記錄（每個音符記錄為一個數字），然後，播放時再對這些記錄通過FM或波表合成：FM合成是通過多個頻率的聲音混合來模擬樂器的聲音；波表合成是將樂器的聲音樣本存儲在音效卡波形表中，播放時從波形表中取出產生聲音。
傳統的MOD
MOD是一種類似波表的音樂格式，但它的結構卻類似 MIDI，使用真實采樣，體積很小，在以前的DOS年代，MOD經常被作為游戲的背景音樂。現在的MOD可以包含很多音軌，而且格式眾多，如S3M、NST、669、MTM、XM、IT、XT和RT等。
迷你光碟MD
MD（即MiniDisc）是SONY公司於1992年推出的一種完整的便攜音樂格式，它所採用的壓縮演算法就是ATRAC技術（壓縮比是1∶5）。MD又分為可錄型MD（Recordable，有磁頭和激光頭兩個頭）和單放型MD（Pre-recorded，只有激光頭）。
強大的編輯功能是MD的強項，可以快速選曲、曲目移動、合並、分割、刪除和曲名編輯等多項功能，比CD更具個性化，隨時可以擁有一張屬於自己的MD專輯。MD的產品包括MD隨身聽、MD床頭音響、MD汽車音響、MD錄音卡座、MD攝像槍和MD驅動器等。
免費音樂格式Vorbis
為了防止MP3音樂公司收取的專利費用上升，GMGI的iCast公司的程序員開發了一種新的免費音樂格式Vorbis，其音質可以與MP3相媲美，甚至優於MP3。並且將通過網路發布，可以免費自由下載，不必擔心會涉及侵權問題。但MP3在網上已經非常流行，微軟的Windows Media技術也開始普及，Vorbis的前景還是不容樂觀。
其它音頻格式
AIF/AIFF：蘋果公司開發的一種聲音文件格式，支持MAC平台，支持16位44.1kHz立體聲。
AU：SUN的AU壓縮聲音文件格式，只支持8位的聲音,，是互連網上常用到的聲音文件格式，多由SUN工作站創建。
CDA：CD音軌文件。
CMF：CREATIVE 公司開發的一種類似MIDI的聲音文件。
DSP：Digital Signal Processing（數字信號處理）的簡稱。通過提高信號處理方法，音質會極大地改善，歌曲會更悅耳動聽。
S3U：MP3播放文件列表
RMI：MIDI樂器序列
APE音頻格式簡介
現在的MP3隨身聽在容量上已經越來越大，原來困擾MP3隨身聽的瓶頸「音質」隨著解碼晶元的一次次升級到現在最常見的SIGMATEL 3520和最新的PNX0102解碼晶元已經讓這個瓶頸在技術上是越來越小，最新的PNX0102解碼晶元經過用頻譜儀測試後發現在100HZ以下的部分仍然能夠保持平滑的直線，這個表現是令我相當驚訝的。不過眾所周知，好馬還需好鞍配。在音樂重放的過程中，除了解碼晶元，運放電路，耳機這些因素之外，音源文件的本身可以說是最為重要的。一首好的音源文件放在普通的MP3上也能取得不錯的重放效果，相反一首效果很差的音源文件哪怕是放在HI-END音響器材上也只能暴露出它本身的先天不足。所以在我們的聽音器材不能改變的情況下，想取得提升音質的方法，最有效的途徑就是選擇好的音源文件。
MP3簡介
MP3的全稱是Moving Picture Experts Group Audio Layer III。簡單的說，MP3就是一種音頻壓縮技術，由於這種壓縮方式的全稱叫MPEG Audio Layer3，所以人們把它簡稱為MP3。
所以提到MP3就有個關鍵的名詞「壓縮率」。一般來說我們平常聽到的MP3是128KBPS（KBPS以下簡稱K）或者更低的96K的MP3文件。這些文件的優點在於文件本身很小，只有原來WAV格式的10/1到12/1。但是他們的缺點同樣明顯，由於採用了較高的壓縮率，使得文件中的高頻和低頻受損嚴重。一般來說我們認為128K的MP3文件是最為合適的壓縮比例，因為它能提供給我們「接近CD的音質」，低於128K的MP3不適合做為音樂欣賞。
不同壓縮率的音頻文件對比
有了上面的介紹，我們應該很清楚的知道所謂128K和320K的MP3文件不同之處在於壓縮率不同。同一個WAV文件採用128K和320K壓縮後的文件大小大概為1：2。舉例來說一首4分鍾時間的歌曲，它的WAV文件大概為40MB，壓縮成128K的MP3後大概為4MB，壓縮成320K的MP3大概為8M。那麼我們最為關心的是這3種文件重放的效果究竟有多大的差別？在接下來我們將詳細的來為大家做一個比較。
我們先來看看它們的波形文件的區別，這個是最為直觀的比較。圖1從上到下分別為韓紅演唱的《天天想你》的WAV波形圖,320K波形圖，128K波形圖。我們可以看到音軌1和音軌2從直觀上區別幾乎看不出來，音軌3就能明顯的看出波形被衰減了，尤其在歌曲的副歌部分。
圖2是我們將波形文件放大後其中的一段的圖表，我們還是能看出音軌1和音軌2有細微的差別，音軌3仍然有比較明顯的衰減。當然波形圖表只是理論上的東西，而實際聽感還要自己的耳朵才可*。我們在實際試聽的時候使用了2套設備
設備1：創新SB LIVE5.1音效卡+AKGK55耳機，
設備2：RME 9632 音效卡+森海塞爾HD650耳機，
設備1目前在普通的家用電腦里比較常見，設備2在一般的小型錄音室比較常見。但是很後來我們覺得自己這么做根本是多餘的。因為在2套設備上都很輕松的得到了一樣的答案。在WAV文件上，我們可以很清楚的聽到許多細節，比如在歌曲00:01:32處很明顯的轉音時的口水吞咽聲音，在320K的文件上我們幾乎忘記了這個小細節的存在，而在128K的文件上我們聽到的無論是人聲的飽滿圓潤程度，還是樂器的高頻和鼓的力度上都有明顯的衰減。
在WAV文件上，我們可以很清楚的聽到許多細節，比如在歌曲00:01:32處很明顯的轉音時的口水吞咽聲音，在320K的文件上我們幾乎忘記了這個小細節的存在，而在128K的文件上我們聽到的無論是人聲的飽滿圓潤程度，還是樂器的高頻和鼓的力度上都有明顯的衰減。
什麼是ape？
相信誰都知道CD音樂格式了！這是目前公認的音質最好的載體，但代價也是巨大的，一張80分鍾的CD，如果不經過任何壓縮，直接用軟體抓軌（CD光碟的具體音樂信息在電腦的WINDOWS操作系統中 是不可見的，把CD音樂由不可見的光碟上抓下來保存在硬碟上的過程就叫「抓軌」）得到的WAV文件也有800MB左右。如此巨大的文件盡管音質好但並不利於在網路上傳輸！於是各種各樣的壓縮技術 出現了，最有名的當數「MP3」了，還有「RM、WMA」等，這些壓縮是對某些片斷進行取樣而成，屬於「有損壓縮」。320KB的MP3盡管號稱「接近CD音質」，但只要接入稍微好一點的功放和音箱，高 音飄忽、低音混沌的毛病立馬便會原形畢露！對於一些高品質的HI-FI音樂唱片來說，MP3等於失去了意義~~~~那麼如何在文件大小和音質好壞之間取得最好的平衡呢？APE來了！它可以將龐大的WAV 壓縮成一半大小！甚至可以將早期的單聲道錄音唱片壓縮成四分之一！更重要的是它並非採用mp3等抽樣壓縮方式，而是「無損壓縮」，可以用軟體monkey』s audio完全的還原成wav，然後可以用 cdr刻錄成接近原cd音質的cd（真拗口！）在普通cd機上播放；或者對於有大硬碟的朋友來說可以直接保存在電腦里，用軟體播放，加塊好一點的音效卡，也可以「hi-fi」一把了！類似的無損壓縮格式還有wv也可以和ape一樣處理。
APE是一種無損壓縮音頻格式。龐大的WAV音頻文件可以通過Monkey』s Audio這個軟體進行「瘦身」壓縮為APE，同樣，APE也可以通過Monkey』s Audio還原成WAV，再刻錄成CD。很時候它被用做網路音頻文件傳輸，因為被壓縮後的APE文件容量要比WAV源文件小一半多，可以節約傳輸所用的時間。更重要的是，通過Monkey』s Audio解壓縮還原以後得到的WAV文件可以做到與壓縮前的源文件完全一致。所以APE被譽為「無損音頻壓縮格式」，Monkey』s Audio被譽為「無損音頻壓縮軟體」。與採用WinZip或者WinRAR這類專業數據壓縮軟體來壓縮音頻文件不同，壓縮之後的APE音頻文件是可以直接被播放的。
不比CD音質差：體驗無損壓縮APE格式
APE是Monkey's Audio提供的一種無損壓縮格式，與MP3這類有損壓縮方式不同，當我們從音頻CD上讀取的音頻數據文件壓縮成APE格式後，還可以再將APE格式的文件還原，而還原後的音樂文件與壓縮前一模一樣，沒有任何音質損失。此外，Monkey's Audio提供了Winamp的插件支持，這就意味著壓縮後的文件不再是單純的壓縮格式，而是和MP3一樣可以播放的音頻文件格式。雖說這種格式的壓縮比遠低於其他格式，但能夠做到真正無損，獲得了不少發燒用戶的青睞。
與mp3,ogg等有損壓縮格式不同，APE格式號稱無損壓縮－類似於Winzip，保證對WAV文件的無損壓縮，壓縮比大約為2：1（為源文件的60％左右），由於採用特殊演算法，保證音質不受損失，通過解壓縮可以還原得到與源文件一致的品質。因此你可以用它來保存你的CD、復制CD，而不必擔心浪費空間。

H. 聲音識別和語音識別算是人工智慧嗎

聲音識別和語音識別是人工智慧中重要的一部分，它是人工智慧中讓機器通過識別和理解把語音信號轉變為相應的文本或命令的一種高技術。

人工智慧作為計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。

憑借97%的語音識別准確率、0.23%的人臉識別錯誤率、28種機器翻譯後台支持等一系列成績，網路被《財富》雜志評為全球人工智慧企業四強之一。搜狗聯合清華大學天工智能計算研究院等頂尖技術團隊，基於人工智慧技術研發的問答機器人「汪仔」在問答綜藝節目《一站到底》上接連打敗多名人類選手，一鳴驚人。

這些都是人工智慧中對於語音識別和聲音識別中各行業領先企業做出的成果。

(8)音頻信號識別擴展閱讀

自動駕駛、城市大腦、醫療影像、語音識別成為人工智慧領域追逐的焦點。在日前舉行的2017搜狗IN全景·臻選禮上，搜狗CEO王小川表示，搜索和輸入法是最具人工智慧基因的語言識別工具，人工智慧搜索和輸入法能幫助用戶更好地獲取和表達信息。「但無論是表達還是獲取信息，都繞不開對語言的理解。」

語言有兩層含義。一層是自然交互語言，即能夠用人類的表達轉化成語言，靠耳朵聽或眼睛看。中國在自然交互方面取得了很多突破，以語音識別為例，王小川透露，目前僅搜狗輸入法每天會產生3億次的語音識別調用次數。

語言的另一層含義是知識計算，即靠語言去承載人類的知識和思考，並產生對機器閱讀的理解和推理能力。

I. 語音信號識別這個方向怎麼樣

我的大學同學18年前本科畢業讀碩選的就是語音識別這個方向，後來去美國讀博，專現在回來與別人合開屬一家英語教育公司，他負責技術，估計跟識別發音、讀音有關。現在市場上語音識別技術已用於總機自動轉接電話，很多手機上也有語音撥號功能，但對方言、語速快的識別率還待提高，其它應用不清楚，供參考。

J. 語音識別用識別的是什麼是聲音的頻率呢，還是其他什麼的響度音調波形 （聲波）

一般是頻率的，每個人的聲音都有特定的頻率。每個字的發音都有特定的頻譜。通過對比來識別聲音。