智能通信终端的关键技术与相关研究[2]

  ②语音识别的鲁棒性各种噪声，特别是移动电话所产生的编码和信道噪声，是识别原始语音信号的一大干扰，且此类干扰随机发生。因此，需要一种能对各种环境、信道噪声进行过滤或在识别过程中加以纠正的技术。针对我国用户群随机的情况，需要建立普适度更高的模型或对不同口音自动适应，使系统具有较强的鲁棒性。

  ③口语语音识别当电话语音识别技术用于实现电话查询、自动接线及专门业务(旅游信息服务等)操作时，会出现许多不符合语法的情况，产生冗余信息，这给语音识别带来大的挑战。

  ④多语种语音识别网络时代必然会涉及多种语言，例如语音识别用于大都市电话查询服务时，用户可能使用汉语普通话、广东话，或者英语进行查询，这就要求识别系统有多语种识别的能力。

  ⑤分布式语音识别分布式语音识别是在客户终端上做语音信号参数提取工作，而仅将参数传送到服务器端作进一步识别。不仅解决了信道噪声和现有编写终端计算存储能力的问题，还具有占用带宽窄、综合成本低等优点，但其前提是提取的参数必须标准化。随着个人、移动通信的需要，通信终端日趋小型化，各种掌上设备正进入人们的生活，如手机、商务通、个人助理等。

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