语音识别和语音辨识经常被混淆，但它们有不同的用途。语音识别侧重于将口语转换为文本或命令，而语音辨识则识别或验证特定人的声音。 关键区别在于它们的目标：语音识别解释说什么，而语音辨识确定谁在说话。
语音识别系统处理音频输入以提取单词和短语，从而实现转录服务或语音控制界面等应用程序。 例如，Google 的 Speech-to-Text API 或 Amazon Transcribe 等工具通过分析声学模式和语言结构，将口语转换为书面文本。 这些系统依赖于隐马尔可夫模型 (HMM) 或深度学习架构（例如，循环神经网络）等技术，将音频信号映射到语言单元。 开发人员可以将此类系统集成到虚拟助手（例如，Siri）或自动字幕工具中。 准确性取决于背景噪声、口音或词汇量大小等因素，工程师通过降噪算法和特定领域的语言模型来解决这些因素。
语音辨识，有时也称为说话人辨识，根据独特的发声特征验证或识别个人。 这涉及分析生理特征（例如，声道形状）和行为模式（例如，音高、说话节奏）。 一个实际的例子是银行系统在电话通话期间使用声纹进行客户验证。 Microsoft Azure Speaker Recognition 或 PyAnnote.audio 等开源库等工具使用高斯混合模型 (GMM) 或神经嵌入来创建语音配置文件。 与语音识别不同，这项技术需要注册 - 从用户那里收集语音样本以构建参考模型。 挑战包括区分嘈杂环境中的声音或处理用户因疾病导致的声音变化。
从技术角度来看，这两个领域共享一些组件（例如，使用梅尔频率倒谱系数进行特征提取），但在实现方式上有所不同。 语音识别优先考虑语言建模和上下文感知解码，而语音辨识则强调生物识别模式匹配。 在两者之间进行选择的开发人员应考虑用例：转录会议需要语音识别，而通过语音验证来保护设备则需要语音辨识。 混合系统，例如仅响应特定用户的个性化语音助手，结合了这两种技术 - 首先验证说话人，然后处理他们的命令。 了解这些区别有助于选择正确的工具并优化特定场景的性能。