语音识别技术旨在将人类语音中的文字内容转化为计算机能够理解的输入形式，如按键、二进制编码或字符序列。它与说话人识别技术不同，后者旨在识别或验证发出语音的人，而不是其中的文字内容。

语音识别技术的应用范围广泛，包括语音拨号、语音导航、智能家居控制、语音文件搜索以及简单的听写录入等。结合其他自然语言处理技术，如机器翻译和语音合成，语音识别技术可以实现更为复杂的应用。

技术挑战

语音识别技术取得进展的主要原因在于半导体技术、软件技术和存储技术的快速发展。准确率是衡量语音识别技术的重要指标，这一指标在20世纪90年代中后期的实验室研究中不断提升。

然而，在实际应用中，实验室中表现良好的语音识别系统在鲁棒性、灵活性和自适应能力方面仍存在不足，难以满足实际需求。由于技术尚未成熟，加上市场接受度较低，语音识别市场并未出现爆发式增长，市场上成熟的语音识别应用也较为有限。

技术难题

语音识别系统主要依据词汇量大小、对说话人发音方式的要求（孤立词或连续语音）以及对说话人的依赖程度（特定人或非特定人）进行分类。从简单到复杂的发展历程来看，早期的小词汇量、孤立词、特定人语音识别技术已经相当成熟，而新技术正不断提高识别率。

尽管实验室内的识别率很高，但在实际应用过程中，新的问题逐渐显现：

首先，方言和口音会影响识别效果。对于拥有八大方言区的中文而言，这一问题尤为突出。

其次，背景噪音也是一个重要问题。即使在实验室环境中，敲击键盘或移动麦克风产生的噪音都会干扰识别过程，导致识别率下降。解决这一问题需要增强系统的抗噪能力。

最后，口语表达也是语音识别的一大挑战。它不仅涉及自然语言理解，还与声学特性密切相关。理想的语音识别系统应让用户在人机对话时体验到如同人际交流般的自然流畅。然而，口语中常见的语法不规范和语序混乱等问题会给语义理解和解析带来困难。

发展趋势

经过多年的努力，国内中文语音识别核心技术已与国际水平相差无几。随着中文语音识别技术应用的增多，产业化进程逐步展开。语音作为一种交互方式具备诸多优势，若能在技术上取得突破并将其整合到现有产品中，将有助于扩大市场份额。

未来前景

当语音识别技术进入快速发展期时，其主要特征将是跨领域应用的突破及广泛普及。在此之后，如何保持长期稳定增长将成为各厂商关注的重点。当前，语音技术主要针对连续语音进行处理，不追求整句的理解，而是通过“关键词检测”技术来捕捉感兴趣的内容。这种渐进式的研发与应用模式有助于避免市场对技术期望过高，防止产品泡沫的产生。