16、数据越多，效果越好：语音识别技术的发展与挑战

数据越多，效果越好：语音识别技术的发展与挑战

1. 语音识别研究的全球热潮

20世纪80年代初，随着研究人员在科学期刊上发表模板匹配和统计方法的研究成果，并在会议上展示，语音识别技术在全球范围内迅速引起关注。在美国，AT&T的贝尔实验室、IBM、博尔特、贝伦内克和纽曼公司、斯坦福研究所、麻省理工学院、卡内基梅隆大学和德州仪器等都纷纷建立实验室，积极开展语音识别研究。

在意大利，都灵的意大利国家电话运营公司（SIP）的研究实验室CSELT建造了最早的实时语音合成器之一MUSA，并继续积极参与语音识别研究。都灵大学在雷纳托·德·莫里的领导下也开展了相关研究，他后来在蒙特利尔的麦吉尔大学和法国的阿维尼翁大学取得了杰出成就。

在德国，慕尼黑工业大学、埃尔朗根大学以及西门子和飞利浦分别在慕尼黑和汉堡的研究实验室都进行了语音识别方面的工作。在比利时，飞利浦位于布鲁塞尔的实验室同时采用模板匹配和统计方法，为该领域做出了重要贡献。

在法国，拉尼翁的法国电信实验室、南锡大学和国家计算机科学力学与工程科学实验室（LIMSI）是人机语音通信新兴技术研究的先驱。在英国，马尔文小镇的国防研究实验室皇家信号与雷达研究所和切尔滕纳姆的英国邮政局联合语音研究单位（JSRU）积极开展先进的语音识别研究，瑞典斯德哥尔摩的皇家理工学院（KTH）也进行了多年的语音研究。在日本，日本电报电话公司（NTT）实验室和东京大学、名古屋大学等几所日本学术机构是现代语音技术研究的先驱。

在20世纪80年代和90年代初，语音技术，尤其是语音识别的研究领域相当广泛且多样化。在美国，IBM通过统计方法取得了坚实的成果，贝尔实验室则在调整其模板匹配方法的同时，也在统计技术方面取得了进展。而在