近日，微軟的一份聲明表示，語音識別技術的精準性已經能媲美人類。微軟 CEO 薩提亞·納德拉認為，這一新突破對計算機行業的意義不亞于圖形用戶界面，不久后，這種能力將會普及到整個計算機行業中。

　　國內錘子M1發布會現場，科大訊飛的語音識別技術快速、精準地將羅永浩講出的話翻譯成文字，引起滿堂喝彩。

　　媒體報道，百度與美國斯坦福大學合作推出的語音輸入App ，其比手動輸入快3倍，準確性也更高。

　　近期發生的上述三大事件，成功引起了市場對語音識別技術的關注。

　　網絡安全時代，為何語音識別技術不溫不火？

　　隨著互聯網技術不斷普及，我們迎來了網絡安全時代，生物識別技術也有了用武之地。

　　目前，生物識別技術中，指紋識別應用最為成熟，且生命力旺盛。

　　手機廠商熱衷于讓指紋識別技術充當解鎖或支付的功能，盡管這一技術還存在手指脫皮就無法識別的問題，但手機廠商并未放棄它。小米最新旗艦手機小米 5S 甚至還推出了超聲波指紋識別技術，解決了這一問題。

　　除此之外，媒體報道，蘋果全新的兩款 Macbook ，也將在電源鍵中集成 Touch ID ，以供用戶指紋解鎖。

　　人臉識別方面，隨著支付寶的大力推廣，其在互聯網金融領域的應用前景十分美好。

　　虹膜識別技術，是生物識別領域的“黑科技”，識別精準度更高，在對安全有極高要求的場景下，這一技術同樣有發展的空間。

　　與之相比，語音識別技術則發展的不溫不火。究其原因，應用場景尷尬是其中之一。畢竟，比手指接觸設備、紅外線掃描人臉或虹膜的方式相比，語音識別需要通過發聲的方式進行，這樣在有人或者無人的場景下，這種進行身份認定的方式都讓人覺得怪怪的。

　　找準應用場景，語音識別潛力無限

　　早前，重視互聯網安全的環境下，語音識別沒有發展的機會。隨著物聯網技術與人工智能技術不斷落地，語音識別迎來了生機。

　　盡管在解鎖、支付方面，語音識別依舊難以普及，不過，語音識別將語言轉換成文字或者命令的獨特屬性，有望助力其在更多場景中發揮作用。

　　比如，科大訊飛與百度的語音輸入，將語言轉換成文字，這是其他幾大生物識別技術都無法處理的事情。以此作為出發點，未來語音識別將能用在寫作與出版領域。

　　至于語音轉換成命令方面，語音識別技術可以做的事情就更多了，比如在消費娛樂領域，VR游戲正是風尚，引入語音識別技術后，玩家可拋棄游戲手柄，真正做到沉浸式的體驗當中。

　　又比如在微軟小娜、蘋果 Siri ，智能家居、車聯網等領域中，成熟的語音識別技術將可讓機器人迅速理解你的指令，并采取相應的措施，生活智能化程度得到極大提高。

　　要指出的是，在語音轉換文字、語音指令方面，語音識別還存在準確率待提高、延時等瓶頸，不過隨著語音識別技術不斷提升，這些問題在未來可以不斷得到改善，語音識別市場潛力還將繼續上升。

　　研究機構指出， 2015 年全球語音識別市場規模約為 61.9 億美元，預計到2020年可以接近 200 億美元。