音声認識：
* 目標： 音声をテキストに変換します。それは、その意味や文脈に関係なく、話された単語を正確に転写することに焦点を当てています。
* アプローチ： 音響モデリングと言語モデリングを使用して、音素と単語を識別します。統計分析と機械学習アルゴリズムに大きく依存しています。
* 出力： 話し言葉のテキスト表現。
* 例： ディクテーションソフトウェア、ウェブサイトでの音声検索、SiriやAlexaなどの音声アシスタント（最初の転写のため）。
音声理解：
* 目標： 話し言葉の意味を理解する。それは単に単語を転写するだけでなく、スピーカーの意図、文脈、単語間の関係を理解することを目指しています。
* アプローチ： セマンティック分析、感情分析、意図認識などの自然言語処理（NLP）手法が含まれます。意味を解釈するための文法構造、文脈、世界の知識を考慮します。
* 出力： 話者の意図、文脈、意味の解釈。
* 例： リクエストを理解するチャットボット、質問に答えたり、話し言葉に基づいてアクションを実行したり、複雑な要求を処理できる音声対応ソフトウェア。
これが類推です：
音声認識はテキストを声に出して読んでいると考えてください。それは、あなたが発音する言葉の正確性についてであり、必ずしもその意味を理解しているわけではありません。音声の理解は、本を読んで、プロット、キャラクター、テーマを理解するようなものです。
一言で言えば、重要な違い：
|機能|音声認識|音声理解|
| --- | --- | --- |
|目標|スピーチをテキストに変換|スピーチの意味を理解する|
|アプローチ|音響および言語モデリング|自然言語処理（NLP）|
|出力|テキストトランスクリプト|意味のある解釈|
|例|ディクテーションソフトウェア|チャットボット、複雑な機能を備えた音声アシスタント|
本質的に：
*音声認識は についてです 言われています。
*音声理解は、 についてです 意味があります。
両方のテクノロジーは、高度な音声ベースのアプリケーションを有効にするために協力します。たとえば、音声アシスタントは音声認識を組み合わせて言葉と音声理解を書き起こし、リクエストを解釈し、関連する応答を提供します。