赵 梦 任海玲 廖 聪 陈 婷 何翔宇

    1.宁夏医科大学临床学院，宁夏银川 750004；2.银川市第一人民医院信息管理部，宁夏银川 750001

    智能语音识别技术(automatic speech recognition，ASR)[1]，又称自动语音识别，是一项利用机器识别人类语言信号并将其转为文本或命令的技术。简单来说就是让机器设备“听懂”人类语音，从而实现为人类提供便利的目的。

    20 世纪50 年代，贝尔实验室研发出Audry 系统[2]，能够简单识别10 个英文数字语音；20 世纪70 年代，孤立语句发音的成功识别，为ASR 的突破性发展提供新的可能；20 世纪80 年代，传统思路的改变及隐马尔可夫模型的建立，使连续语音识别取得新突破；20 世纪90 年代，ASR 进入快速发展阶段，许多产品化、实用化语音识别系统层出不穷，如应用于美国航空公司的PEGASUS 系统、微软Whisper 系统、Nuance 语音平台等；进入21 世纪，深度神经网络的兴起使ASR 踏入新征程。人机语音交互成为新的研究方向，如Android 系统下的Voice Actions，苹果手机上的Siri 等。至今，ASR 的发展进入生态化、产业化时代，不断应用到智能家居、智能车载、智能音箱、身份识别及农业、工业、畜牧业、服务业、军事等领域。近年来，ASR 在医疗领域的发展成为人工智能技术的“新战场”，医疗语音识别成为研究热点，如科大讯飞、腾讯云等争相发展，跻身医疗智能语音发展的前列，为智慧医院建设赋能增效。

    本文总结归纳了2019～2021年国内外ASR在医疗领域中的应用发展，主要包括以下5 个方面：①ASR 在医疗文书录入中的应用；②ASR 在疾病辅助诊断中的应用；③ASR 在医疗设备中的应用；④ASR在导诊服务中的应用；⑤ASR 在诊后随访中的应用。

    1 ASR在医疗文书录入中的应用

    医疗文书包括病历、医技报告等，其质量代表医院的学术水平和管理水平。ASR 可大幅提高医疗文书的录入效率、准确度、规范性。因此，众多学者在该领域开展研究，主要包括在病历录入及报告录入中的应用。

    1.1 ASR 在病历录入中的应用

    在普通门诊电子病历应用场景中，徐冬等[3]基于“语音云”开发出医疗语音输入助理，使医生在使用键盘书写病历时可一键开启语音输入，提高病历录入效率；多位学者针对识别过程中出现的多字、漏字、识别错误等问题建立各个科室的语料数据库，优化医疗语言模型并增加方言识别功能，解决医生录入慢、电子病历应用推广难的问题[4-6]；姜会珍等[7]研发的诊室听译机器人通过采用句型识别、问答匹配及归一化技术和半截词指代技术 ......