语音识别技术即AutomaticSpeechRecognition（简称ASR），是指将人说话的语音信号转换为可被计算机程序所识别的信息，从而识别说话人的语音指令及文字内容的技术。
目前语音识别被广泛的应用于客服质检，导航，智能家居等领域。
语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。
与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
1.科大讯飞、
2.云知声
3.思必驰
国内做语音识别的三大巨头，人工智能真正落地的一个痛点芯片，没有低成本、低功耗的芯片就不可能赋予智能设备学习的能力。
提高技术的发展，有利于减轻工作负担。
语音识别是涉及心理学、生理学、声学、语言学、信息理论、信号处理、计算机科学、模式识别等多个学科的交叉学科，具有广阔的应用前景，如语音检索、命令控制、自动客户服务、机器自动翻译等。当今信息社会的高速发展迫切需要性能优越的，能满足各种不同需求的自动语音识别技术。
人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。
语音识别的原理是将语音信号转化为文本的过程。它通过分析语音信号的频谱、时域特征和语音模型等，利用机器学习算法进行模式匹配和统计建模，从而识别出语音中的语音单元，进而转化为文本。
具体步骤包括预处理、特征提取、声学模型训练和解码等。
预处理阶段对语音信号进行去噪、分帧和特征提取，提取出频谱和时域特征。
声学模型训练阶段使用大量标注的语音数据进行训练，建立声学模型，用于将特征与语音单元进行对应。
解码阶段使用声学模型和语言模型进行解码，找出最可能的文本输出。语音识别的原理是基于信号处理、机器学习和统计建模的技术，能够实现自动转化语音为文本的功能。
语音识别技术就是将人类的发音词汇转换成可读输入，所以它还有一个名字叫做自动语音识别技术，通过人类的语音了解人类的需求，这个技术在计算机被发明之前这个设想就被人提上了设案。
OCR技术不属于语音识别，属于文字识别。
OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。
目前OCR应该是应用层面最广的技术。在具体的落地应用层面，目前卡证识别、票据识别等标准场景文字识别已经相对成熟，手写文字识别在教育、物流等行业的应用也在不断扩大。复杂动态场景下的OCR技术和应用成为近两年的热门研究方向，比如在无人驾驶、机器人等场景利用OCR对视场中出现的文字进行识别等。
1、说话人的数量和差异性
2、说话人录音的次数及录音间隔
3、语料的类型（固定的短语、带提示信息的数字、朗读句子、对话语音）
4、录音设备，录制环境，传输信道
语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。
与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。