音声認識
携帯端末(スマートフォンなど)へのメール文章入力
同時通訳型の機械翻訳、自動通訳
パソコン上での文書作成(口述筆記の自動化)
音声指示による機械操作(カーナビ、電子カルテ等のハンズフリーコンピューティング)
指示を聞き分けるペットロボット(ロボット工学への応用)
音声対話受付案内システム(自動音声応答装置)
裁判員制度での評議における証言内容などの確認(映像と文字の連動)
音声Webアプリケーション w3voice Laboratory (音声認識や対話を体験できるWebサイト)
音声認識では、統計的手法が良く用いられている。これは大量の発話を記録した学習用データから音声の特徴を蓄積し、認識対象となる入力音声から抽出された特徴と蓄積された特徴とを比較しながら、最も近い言語系列を認識結果として出力する手法である。
一般に、音声の音響的な特徴と言語的な特徴を分離して扱うことが多い。音響的な特徴とは、認識対象の音素がそれぞれどのような周波数特性を持っているかを表したもので、音響モデルと呼ばれる。音響モデルの表現としては、混合正規分布を出力確率とした隠れマルコフモデルが広く用いられている。言語的な特徴とは、音素の並び方に関する制約を表したもので、言語モデルと呼ばれる。例えば、「あなた (a n a t a)」という発声の直後には、「が (g a)」や「は (w a)」などの発声が続く確率が高い、などの制約である。言語モデルの表現としては、認識対象の言語が大規模な場合(パソコン上での文書作成など)はn-gramが良く用いられ、認識対象の言語が人手で網羅出来る程度に小さい場合(カーナビの音声操作など)は、文脈自由文法が良く用いられる。