英语语音识别新宠，好用到逆天

关键词：英语口语打分技术

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苏州驰声信息科技有限公司英语语音识别拥有一批具有高素质、经验丰富、责任感强、尤其是具有很强的实战能力的专业人才，客户遍布中国及海外。由于有着得天独厚的地理优势和多元化的信息渠道，公司的主营业务范围主要包括：英语听说考试评分技术、智能对话引擎、人机对话口语考试等。

苏州驰声信息科技有限公司致力于通过英语评测技术服务的持续改进，成为受社会、客户、股东和员工长期信赖的公司。公司秉承“为客户着想，与客户共赢”的服务宗旨，通过驰声各位员工的不断创新和发展，为企业提供优良的效果好的英语听说测评技术、英语口语打分技术让您放心省心、英语听说测评技术多少费用、英语评测技术排名前十名是我们一直努力的方向。延伸拓展详情介绍：近几年来，英语语音识别逐渐从实验室开始走向市场并且成为热销产品。而且在众多行业领域当中，价格实惠的英语语音识别已经开始慢慢显露出其强大的技术优势和生命力，这其中很大的功劳都在于语音识别技术的不断升级和发展。那么，英语语音识别都采用了哪些方法呢？1、动态时间规整法。英语语音识别的方法较简单，它主要是基于动态规划的思想解决发音长短不一的模板匹配问题。语音模块应用动态时间调整法进行语音识别时，主要是通过比较已经预处理和分帧过的语音测试信号和参考语音模板，获取它们之间的相似度，并按照某种距离测度得出两模板间的相似程度并选择好的路径。2、矢量量化法。矢量量化法对于英语语音识别而言是一种非常重要的信号压缩方法，它主要适用于小词汇量和孤立词的语音识别。该种方法主要是将若干个语音信号波形组成一个矢量，之后在多维空间中完成整体的量化而达到识别语音的目的。一般语音模块产品采用矢量量化法，可以大大降低语音识别的复杂度，并实现较大可能的平均信噪比。3、人工神经网络法。人工神经网络法本质上其实是一个自适应非线性力学系统，它主要是模拟人类神经活动的原理而具备强大的自适应性和并行性，同时其优越的分类能力和输入输出映射能力在语音识别中具有强大的吸引力。而且现在人工神经网络的识别算法研究已经取得了非常显着的进展，采用这种识别方法的英语语音识别产品的准确率将会得到进一步提高。综上所述，英语语音识别的方法主要包括动态时间规整法、矢量量化法以及人工神经网络法。正是因为采用这些方法，英语语音识别产品才得以在识别语音方面占据突出优势。