如何使用 node.js 和 express 創建 rest api
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語音識別技術的歷史可以追溯到 20 世紀 50 年代，當時計算機剛剛興起。盡管早期的語音識別系統功能有限，但它們為現代 STT 技術奠定了基礎。
1952 年，貝爾實驗室開發了“奧黛麗”（Audrey）系統，這是第一個能夠識別人類語音的技術。奧黛麗可以識別從 0 到 9 的數字，盡管功能簡單，但它標志著語音識別技術的開端。
1962 年，IBM 推出了“Shoebox”設備，能夠識別 16 個單詞和數字。這一進步使語音識別技術的應用范圍得以擴大，推動了后續的發展。
1976 年，卡內基梅隆大學開發了“哈比”（Harpy）系統，能夠識別超過 1000 個單詞，并引入了“波束搜索”技術。這種方法通過分析語音的上下文，大幅提高了識別的準確性。
進入 90 年代，連續語音識別技術的出現使用戶能夠以自然語速進行語音輸入。1997 年推出的 Dragon NaturallySpeaking 軟件，是首個支持連續語音輸入的商業化產品，為語音識別的普及鋪平了道路。
應用程序編程接口（API）的出現徹底改變了語音識別技術的使用方式，使開發者能夠輕松將語音轉文本功能集成到應用中。
API（應用程序編程接口）是一組規則和協議，用于實現不同軟件之間的通信。在 STT 的背景下，API 允許開發者通過調用外部服務，將語音識別功能集成到自己的應用程序中，而無需深入了解底層的機器學習或自然語言處理技術。
21 世紀初，云計算和機器學習的進步推動了第一代 STT API 的誕生。以下是幾個具有里程碑意義的 API：
Google Speech API（2011 年）
谷歌推出的 Speech API 是首批面向開發者的語音識別服務之一，支持多語言和方言的處理，廣泛應用于全球化的應用程序中。
Microsoft Bing Speech API（2014 年）
微軟的 Bing Speech API（后更名為 Azure Speech Service）提供了實時轉錄、說話者識別和語言檢測等功能，展示了微軟在自然語言處理領域的技術實力。
IBM Watson Speech to Text API（2015 年）
IBM 的 Watson Speech-to-Text API 提供了連續識別、單詞識別和時間戳功能，適用于需要高精度轉錄的場景。
在 API 出現之前，語音識別技術的實現需要大量的硬件、軟件和專業知識投入。API 的普及降低了技術門檻，使中小企業也能輕松使用語音識別功能。
客戶服務領域
企業可以利用 STT API 自動轉錄客戶通話記錄，分析客戶互動數據，從而提升服務質量。
醫療行業
醫療文檔工具通過 STT API 實現語音驅動的記錄功能，幫助醫生減少文書工作，專注于患者護理。
根據統計數據，全球 STT API 市場在 2021 年的價值為 24 億美元，預計到 2031 年將達到 121 億美元，年均復合增長率為 17.8%。以下是近年來的技術進步：
人工智能的應用
現代 STT API 通過深度學習和神經網絡技術，大幅提高了語音識別的準確性和效率。
實時處理能力
許多 API 支持實時語音轉錄，滿足了對即時性要求較高的應用場景。
隨著 STT API 市場的不斷發展，Krisp 推出了專注于降噪和高精度的語音轉文本解決方案，滿足了聯絡中心等對語音清晰度要求較高的場景需求。
高級降噪技術
Krisp 的核心功能是其行業領先的降噪技術，能夠有效過濾背景噪聲，即使在嘈雜環境中也能準確捕捉說話者的語音。
無縫集成
Krisp 的 API 易于集成，適用于各種現代通信需求，為開發者提供了靈活的解決方案。
語音轉文本技術從 20 世紀 50 年代的簡單系統發展到如今功能強大的 API，經歷了多個關鍵階段。API 的出現不僅降低了技術門檻，還推動了各行業的創新。隨著市場的持續增長和技術的不斷進步，STT API 的應用前景將更加廣闊。Krisp 等創新解決方案的加入，為語音識別技術的未來發展注入了新的動力。
原文鏈接: https://krisp.ai/blog/speech-to-text-api-evolution/
