對於語音識別，哪個語種是最容易被正確識別出的？

1樓：PeterChen

可以了解下ICONTEK的NI-NLP技術，語種的機器學習問題，已經突破了當前傳統基於聲學模型的識別方法，應該來說，任何語言發發音，機器學習都變得異常簡單。

BTW，Dan Povey是ICONTEK的語音顧問之一。

2樓：果果

換個角度回答一下。

我們公司的產品就是做語音識別的，叫訊飛聽見。

目前做的就是英語語音識別，和漢語語音識別，其他語種還在開發當中。

所以，結合王贇 Maigo的回答，我也覺得應該是英語比較容易識別。

當然也有可能是，英語和漢語應用的人群和場景比較多，所以目前才之開發出來中文和英文的。

3樓：侘寂

黏著語因為黏著語大部分是表音文字，既你完全不知道意思也能聽寫，其中日語最為突出，全是母音，基礎拼音少，抗噪能力好，採集的時候正確率高，這對進一步的糾錯翻譯提供了良好的先決條件。

4樓：charlary

首先你要定義什麼叫「正確識別」。

漢語是表意文字，所以寫出來就大體上能知道什麼意思。但是這實際上在世界語言裡面是很特殊的情況。對於拼音文字，語音文字對應，但是和語義不對應。

比如西班牙語，相當於我們的漢語拼音，只要看著字母就能讀出來，聽著讀音（只要口音不是特別重）也能寫出來，但是具體要說什麼，很可能不知道。

所以如果你的正確識別是指語音和文字的轉換的話，西班牙語葡萄牙語等純拉丁語是最簡單的，只要你有讀音，就很容易把字母寫出來。可能也包括日語（不含漢字）。但如果你說要理解語言裡面表達的意思，我的感覺是全世界的語言其實都差不多，並沒有明顯的難易之分。

5樓：吳建民

用傳統框架做過日、英、印、西的來拆解一下，主要還是從輸出空間大小和組合複雜度來看，對應的語言學現象可以和 @王贇 Maigo 的回答對應一下

聲學模型的準確率受到以下因素影響：

音素空間的粒度和組合複雜度

目標語種的方言、口音的數量（例如西語的多國變種）2. 去到下游的WER/CER受以下因素影響詞表大小

黏著、屈折形變造成的詞表膨脹

文化融合造成的新詞、外來語oov 甚至code-mixing（日語的每年冒出來的茫茫多的新詞，美西相比墨西更多的英語，印地語混合英語等等）

分詞同音字造成的歧義

可獲得語料規模

其他語種特定現象

日語送り仮名、當て字

從實踐角度來講，還要依賴現實中音訊語料和語種人才的可獲得難易程度，例如中國和西班牙語國家間的經濟、文化交流相對英、日來說太少了，不好開展。。。

6樓：ishameal

只考慮比較常見的語言的話應該是西班牙語其次是日語

語音識別的語種問題的的難點應該在於音素的準確判別。其中日語在常用語言中屬於音素最少的(只有五個基礎原音和乙個鼻音，但是有乙個獨特的促音)西班牙語音素雖然比日語多一點音素(五個基礎原因和兩個鼻音，以及送氣清音)但是屬於音節語，不存在日語中的促音問題。對機器識別來說應該更加容易。

當然以上是基於完全相同的語料資源和訓練時間的問題。現實中因為不對稱的語料資源和研究經費，實際上做的最好的應該還是英語。