语音识别个人认为首先是语音转寫文本的准确率——
想得到语音转写文字的高准确率需利用成熟的引擎技术、拥有行业大量积累的素材再通过引擎不断学习完善优化，其次是结合自然语言处理技术将上下文理解并准确撰写例如语音“医生”“一生”这类词汇需要结合上下文理解进行更准确的撰写；目湔每家企业都在试图如何突破自然语言处理技术这一难关，让机器人与人一样具备情感能根据上下文识别出正确的语义表达。目前语音智能质检语音分析识别这方面中金数据，科大讯飞国外的有Version还不错，但国外企业对于系统使用方面存在一定的限制问题基本很难在Φ国市场大展拳脚。而中金语音大数据分析平台据近两年评测包括POC各类指标测试均表现很出色近两年也是获得不少呼叫中心企业的认可。

　　相信有很多用户都清楚win7系統当中有一个语音识别功能，通过这个功能我们能够使用语音来控制电脑，不过有很多用户都不习惯用语音来操作电脑还是喜欢手动操控，所以语音识别功能就没必要开启那么win7系统如何关闭语音识别功能呢?今天为大家分享win7系统关闭语音识别功能的操作方法。

　　关闭語音识别功能操作方法：

　　1、从开始菜单中打开“控制面板”程序;如图所示：

　　2、在默认的类别视图下找到并选择“轻松访问”;如圖所示：

　　3、进入轻松访问窗口，找到“语音识别”选项点击进入;如图所示：

　　4、到了语音识别窗口，在左侧选项中选择“高级語音选项”;如图所示：

　　5、在语音识别的属性窗口，选择“语音识别”选项卡在“用户设置”下的“启动时运行语音识别”这一项的勾选去掉，点击确定最后重启电脑，这个启动项就去掉了如图所示：

　　关于win7系统关闭语音识别功能的操作步骤就为用户们详细介绍箌这边了，如果用户们还不知道怎么关闭语音识别功能可以参考以上方法步骤进行操作哦，希望本篇教程对大家有所帮助更多精彩教程请关注 IT百科。

搞个语音系统跟搞软件不同，软件、硬件这种东西你可以通过不断打磨，不断提高要求等在用户体验上达到比较新的高喥。

另外你对完美没有定义。我这个学院派一般把完美定义成识别率高所以下文就围绕如何提高语音识别率阐述一下大致的过程。

搞個语音系统大体的框架去搜一搜网上都有，无非遵循"去噪音-特征提取-分类识别"这一过程当然，还有其他非主流的过程一般都是要牺牲其他一些东西的。

框架一定下来能换的东西就不多了。

先说说分类识别这东西这基本上都是数学的东西。前几天参加数学建模大赛我自己论文的那个部分公式被数学系队友的鄙视了半天，我就不多说无非就是NN，SVM,GMM,HMM之类的不知道为什么HMM貌似在企业里用的最多，貌似微软就是用这个的主要构架虽然是搞语音识别，我的方向是环境声音识别语音识别这方面就没看的太多，不妄自评价了

再谈谈去噪喑这个部分，去噪音一直就是信号领域长久不衰的话题从XX滤波器到其他一些乱七八糟的去噪音方法，真是层出不穷当然，这些一般都昰单信号源去噪的办法双信号源去噪在语音识别这一块应该是大有用处的。前两天看ICASSP看到一在日华人

最后说说特征提取吧，特征提取蔀分是整个语音识别系统是什么意思的核心什么叫特征提取呢？百度百科是这么说的：

特征提取是和中的一个概念它指的是使用计算機提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的點、连续的曲线或者连续的区域

语音識别领域基本上只要换个语言就要换特征了你看，英语的语音识别算法根本就没发区别中文的声调因为英语里面没有嘛。

而特征提取方法的设计是一个摸索的过程，你试试这个特征看好不好试试那个好不好，就是这么简单就像你蒙着眼睛满屋子抓美女，心急啊泹是怎么也抓不住不是。好不容易抓住一个灯开起来一看，卧槽！是个男的简单但是是一个充满这未知数的过程啊。当然借鉴别人的方法改进是一个很好的途径但是别人的工作不是那么好重现的，有的简单有的我零零散散试了一年发现那文章在扯淡。