语言声学语言识别是根据语言信号的声学待征，有时加上语言的结构规则和语意线索，由机器认出输入的语言来

可以根据使用要求，由机器以不同的方式作出响应，如打印出与该语声相应的文字、符号，完成规定的动作等

它分为孤立单词自动识别和连续语言自动识别

自20世纪50年代开始系统而广泛的研究

对单个人小量词汇(例如200个词)的自动识别已取得了较大的进展;但是，很快便在更换发话人和扩大词汇容量方面遇到了困难

自动语言识别的实现，面对着三个重大的语言声学基础课题：①语言知觉的基本单位是什么，是音素、音节还是单词；②是否存在音素的心理常量，如果有，它是什么；③如何对连续语言进行分段

经过一个低潮以后，由于计算技术，特别是语言声学基础研究和信号处理技术的发展，到了70年代自动语言识别又获得了新的进展，并开始进入了一个更高的发展阶段──连续语言自动识别

，有限词汇的、在一定条件下适用的自动语言识别装置，已进入实际应用

可以接受口令输入的电子计算机，正在研究发展中

适用于多数发话人的、不怕环境噪声干扰的和无限词汇的自动语言识别系统还有待于大量的基础研究

也称为发话人鉴别，它包括两个方面：发话人鉴定和发话人辨别

发话人鉴定是根据发话人已存贮的嗓音（口声）材料与发话人现时提供的材料相比较，鉴定是不是发话人本人在说话

这可用于银行业务中，存款人用嗓音代替印鉴，以便于通过电话来办理存取手续

发话人辨别是从大量的已存的嗓音样本中，辨别出哪一个与发话人的嗓音最相似或者与它们都不相似

与自动语言识别不同，嗓音鉴别在于利用语声当中代表发话人个性特征的部分，而自动语言识别则是利用不同发话人或同一发话人在不同时刻发同一语声时的共性特征

嗓音鉴别多采用听音—看图法，即由有训练的专业人员审听嗓音材料、检视语图特征，以作出判断，借助电子计算机进行自动嗓音鉴别也正在发展中

嗓音鉴别已在法律程序中作为一种证据使用

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