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智能办公家具语音识别研究的分析

语音识别是现代智能办公家具研究的一个重要方向，研究人员希望家具能够准确地识别人们所发出的语音指令，并且正确地做出对应的操作，提升用户对家具的体验感。我国从事这方面研究的学者很多，从各学术平台搜索智能办公家具语音识别就能得到不少的研究文献，在这些文献中描述了不少语音识别的技术。

王群等学者为智能办公家具研究出一种低信噪比环境下的语音识别方法，利用较小均方误差获取环境中的噪音，并且用过滤器对噪音进行处理。与此同时，他们还利用隐马尔科夫模型和梅尔频率倒谱系数提取语音的特征，提高语音识别的水平。不过这种语音提取方法抗干扰性较差，运用到智能办公家具中容易出现语音识别错误。

陈斌等学者也提出一种智能办公家具特征转换相关的语音识别方法，该方法通过包络特征和语音时谱结构特征对包络信息和声谱结构进行描述，并通过语音特征的变化，经过时间的推移，以多层次的区分来表达颗粒大小的特征，完成智能办公家具语音识别，在此过程中词错率较高，如遇到普通话不标准的用户，识别准确性会非常低。

研究智能办公家具的学者还有很多，他们撰写的论文就不一一赘述了。随着社会对语言识别技术的重视，这项技术的研究会变得越来越深入。虽然在其研究发展的道路上会遇到不少的困难和问题，但相信总会有技术突破的那天，届时智能办公家具对用户语言指令的读取会更加准确。