音声認識の特性：
音声認識は、話し言葉を理解できる複数の特性を含む複雑な認知プロセスです。ここにいくつかの重要な特性があります：
1。セグメンテーション： スピーチの連続的な流れ内で個々の音（音素）を知覚する能力。これは、音の間に明確な境界がないという事実にもかかわらずです。このセグメンテーションは次のものに基づいています。
* 音響キュー： 音の境界を信号する音響信号（たとえば、フォーマント遷移、期間、強度など）の微妙な変化。
* コンテキスト情報： 言語と周囲の言葉に関する私たちの知識は、私たちがギャップを埋め、サウンドストリームを理解するのに役立ちます。
2。不変： 音響実現の変動にもかかわらず、同じ音素を認識する能力。このバリエーションは、次のことによって引き起こされる可能性があります。
* スピーカーの違い： 人々は異なる声と話す方法を持っています。
* Coarticulation： 音は、継続的な音声の流れで互いに影響を与えます。
* 環境ノイズ： バックグラウンドノイズは、音響信号を歪める可能性があります。
3。カテゴリの認識： スピーチを知覚する傾向は、連続的なスケールに沿ってではなく、カテゴリー的に聞こえます。これは、カテゴリ内の微妙な違い（ /b /および /p /）が同じサウンドと見なされるのに対し、カテゴリ（ /b /および /d /）の違いは異なると認識されることを意味します。これは、脳が健全な情報を分類した結果です。
4。トップダウン処理： 私たちの事前知識、期待、コンテキストは、スピーチの解釈方法に影響を与えます。たとえば、音が欠けたり歪んだにもかかわらず音声を理解することができます。周囲のコンテキストに頼ってギャップを埋めることができます。
5。可塑性： 新しいアクセントを学んだり、スピーチの障害を持っている人を理解するなど、音響信号の変化に適応する能力。これには、経験に基づいて、脳が音声の内部モデルを常に再調整することが含まれます。
6。速度： 通常、1秒あたり約15個の音素を非常に高速に処理します。この高速処理は、今後のサウンドを予測し、コンテキストに基づいて推論を行う脳の能力に依存しています。
7。マルチモダリティ： 多くの場合、スピーカーの顔とボディーランゲージからの視覚情報を音響信号と統合し、音声の理解を高めます。これは、視覚情報が聴覚情報をオーバーライドできるMcGurk効果として知られています。
8。変動性： 音声認識の個人差は一般的であり、年齢、経験、認知能力などの要因に影響されます。
これらの特性は、音声知覚の複雑さを強調し、複雑で可変の音響信号から意味を抽出する脳の顕著な能力を示しています。このプロセスには、洗練された認知メカニズムが含まれ、言語を通じて互いに理解してコミュニケーションをとることができます。