讓機器對人說的話能做出響應。

語音採集 -> 語音識別 -> 語義識別 -> 響應。

涉及到深度學習、自然語言處理(不同語言型別、方言......)、實體(人名、地名、公司名稱......)識別、情感識別(正負面的情緒......)，通過後期複雜的分析處理，識別出說話者到底是想要做啥，然後進行響應。

問這問題幹啥呢？說的專業點得去搜一下貼過來，累，懶，說的簡潔點又上不了首頁成不了優質，你是要騙回復吧，被回覆多了也能賺錢麼？

你可以反過來做個簡單的理解，電腦是不是可以將文字以聲音的狀態發聲出來，那麼逆向過來轉換個原理是不是就可以將聲音轉換為文字內容呢！！！

==》 CreateObject("SAPI.SpVoice").Speak "朗讀的內容"

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1648284425268418533&wfr=spider&for=pc

一，特徵提取

在前期採集到語音訊號後，需要先對語音訊號進行預處理，主要包括對訊號進行濾波和取樣，以保證訊號質量。利用原始波形進行識別通常不能取得較好的效果，一般利用離散傅立葉等進行頻域變換後提取的特徵引數進行識別。

二，聲學模型

三，語言模型

語言模型主要是為了刻畫語言表達的習慣，直接點說就是語言有中文，英語，甚至是方言等區分，我們需要一個專門的語言模型來對應。

四，字典解碼

語言識別的最後結果是要對應到文字資訊，在輸入一個語言訊號後，機器會類似人查字典一樣的去匹配對應的文字，根據匹配結果的得分高低生成對應的文字，從而完成語音識別。

語音識別就是手機自帶的一種鍵盤功能。更加方便了我們現在的資訊傳遞。如果有一些什麼大量的文字需要我們傳輸的話，就可以使用語音識別功能，這樣就大大的增加了辦事效率。

語音識別是一門交叉學科。近二十年來，語音識別技術取得顯著進步，開始從實驗室走向市場。人們預計，未來10年內，語音識別技術將進入工業、家電、通訊、汽車電子、醫療、家庭服務、消費電子產品等各個領域。 語音識別聽寫機在一些領域的應用被美國新聞界評為1997年計算機發展十件大事之一。很多專家都認為語音識別技術是2000年至2010年間資訊科技領域十大重要的科技發展技術之一。 語音識別技術所涉及的領域包括：訊號處理、模式識別、概率論和資訊理論、發聲機理和聽覺機理、人工智慧等等。

“語音識別是一門交叉學科。近二十年來，語音識別技術取得顯著進步，開始從實驗室走向市場。人們預計，未來10年內，語音識別技術將進入工業、家電、通訊、汽車電子、醫療、家庭服務、消費電子產品等各個領域。 語音識別聽寫機在一些領域的應用被美國新聞界評為1997年計算機發展十件大事之一。很多專家都認為語音識別技術是2000年至2010年間資訊科技領域十大重要的科技發展技術之一。 語音識別技術所涉及的領域包括：訊號處理、模式識別、概率論和資訊理論、發聲機理和聽覺機理、人工智慧等等。”