語音辨識應用廣泛，成大發展噪音環境下仍能進行語音辨識之系統

成大資訊工程系則針對汽車內的環境，發展抗噪音的語音辨識系統，抗噪音語音辨識技術可運用在手機或是汽車內語音控制系統與全球定位系統。研究報告中亦指出，他們所採用的演算法有利於製作汽車內對話系統或撥號系統晶片之使用。

在電腦愈來愈普及的時候，已有些人為未來的「後PC時代」進行準備，其中，用來簡化人機介面的語音辨識技術，則成為學者競相研究的主題。

語音辨識應用的層面頗廣，目前台灣最常見的語音辨識產品為作為中文輸入工具的語音輸入軟體，其次為手機廠商祭出的具語音控制功能手機，成大資訊工程系則針對汽車內的環境，發展抗噪音的語音辨識系統。

一般而言，即使在安靜的環境下，語音辨識也會因為不同的口音而得到不一樣的效果，更何況必須在擁有輪胎轉動聲音、風嘯聲及收音機等噪音的汽車內進行語音辨識。

成大資工系採用雜訊語音辨識法來解決上述的問題，實驗方法是將安靜房間內所錄下的語音資料庫訓練出一組模組，再以實際汽車錄得的少數語音資料訓練出平均值及變異數的調整量作補償，來改良主要的隱藏式馬可夫模型語音辨識技術。

成大資工系利用模擬的噪音環境來進行測試，發現只要少數的語音資料庫，便可得到不錯的調整效果，並發掘出改良式的辨識技術除了可提升辨識率外，也可降低記憶體需求量。在此份研究報告中指出，他們所採用的演算法有利於製作汽車內對話系統或撥號系統晶片之使用。

成大資工系助理教授簡仁宗表示，他們所發展的抗噪音語音辨識技術可運用在手機或是汽車內語音控制系統與全球定位系統。

目前已具備高階全球定位系統配備的汽車仍是以手動操控介面，在未來政府全面通過限制開車族在車上使用手機的法令之後，語音控制系統勢必成為汽車的主流配備。