Spracherkennung und Spracherkennung auftreten, wenn ein Computer übersetzt die menschliche Sprache in Text oder akzeptiert sie als Befehle . Die Spracherkennung ermöglicht Hände kostenlose Nutzung eines Computers. Virtuelle Basic.net oder vb.net für kurze, ist ein Software- Sprache, die von Microsoft entwickelt und ist für Sprach-und Spracherkennungs-Software verwendet . Front-End- Spracherkennung VB akzeptiert Rede als Eingabe . Verwendet
Spracherkennungs-Software fungiert als Front-End -Filter , so viele Anrufe wie möglich vor der Weiterleitung Kunden an das Call Center zu behandeln.

Spracherkennung wird für digitales Diktieren verwendet . Spracherkennung können Wörter in Text zu konvertieren, während die Übersetzung des Textes in eine andere Sprache , die Echtzeit- Übersetzung . Spracherkennung wird in automatisierten Telefon-Systeme , die Anrufer Auskunftsersuchen verwendet . Spracherkennung nimmt Befehle von Benutzern, die nicht betreten können Befehle über eine Tastatur .
Bestehende Dienstprogramme

Microsoft Word enthält eine eingebaute Dienstprogramm Rede zum Diktieren des Benutzers Sprache in Text . " Erfolg mit Technik" heißt es, dass Microsoft Windows und Mac OS X Dienstprogramme, die der Benutzer Befehle an den Computer sprechen lassen haben . Laut "Windows Speech Recognition Programming" von Keith Jones, standardisiert Microsoft Speech API die " Sound -and- voice" von Windows Spracherkennung Programmierung. Die Microsoft Rede Konstanten sind in der vbspeech.bas Datei gespeichert.
Windows Presentation Foundation

Sprachsynthese und Spracherkennung in Windows Presentation Foundation (WPF) sind Teil des Microsoft vb.net framework 3.0 . Microsoft Rede Automation Services werden unter Verwendung von Visual Basic ActiveX . Laut " Pro WPF in VB 2010" Matthew MacDonald, " Der einfachste Weg, um die Spracherkennung zu verwenden, ist eine Instanz der Klasse aus dem SpeechRecognizer System.Speech.Recognition Namespace erstellen. "
Voice Recognition Logic

Spracherkennungs-Software muss decodieren jeden Satz von Sounds und übersetzen sie in das richtige Wort . Verarbeitung natürlicher Sprache gilt künstliche Intelligenz Logik Decodierung menschlichen Sprache. Laut " Technology Guide : Principles , Applications , Trends " von Hans -Jörg Bullinger, " Eine zentrale Methode in der Anerkennung der kontinuierlich gesprochene Sätze ist die Verwendung von sogenannten hidden- Markov - Modelle ( HHM) - stochastische Modelle zur Beschreibung und Analyse der realen Signalquellen und die Phoneme , die das Eingangssignal passt am Besten zu extrahieren. " Künstliche Intelligenz in Spracherkennung trainiert werden kann . Da die Spracherkennung Software zeichnet Worte des Benutzers und korrigiert wird, wenn es falsch identifiziert ein Wort , verbessert seine Genauigkeit.
Arten von Sprachbefehlen

Command Diktat verwendet ein begrenzte Anzahl von Sprachbefehlen. Speech und Spracherkennung verwendet Befehle in der natürlichen Sprache eines Benutzers. Command Diktat würde einen Befehl wie verwenden " Öffnen Sie Microsoft Word verwenden 12 Punkt kursiv . " Spracherkennung Software intelligent genug, um natürliche Sprachbefehle annehmen könnte den Befehl zu folgen, " MS Word öffnen und Schalter auf 12 Punkt kursiv . "

Vermeidung von Problemen

beseitigen Hintergrundgeräusche , um die Fehler von Klängen erzeugten reduzieren hob als Sprach-oder stören Spracherkennung. Sprecher-unabhängige Spracherkennungs-Software erfordert keine Einarbeitungszeit . Jedoch erhöht häufig wechselnden Benutzern von sprecherabhängigen Spracherkennungs-Software das Risiko von Fehlern . Spracherkennung Fehler werden mit erhöhter Ausbildung Zeit mit jedem einzelnen Benutzer verringert.