随着人工智能商业化加快，与各产业的连接也愈加紧密，语音识别作为人工智能最早期的成果，已经深入到生活的方方面面。语音助手、智能音箱等设备都能找到语音识别的影子。

语音识别需要大量的成品数据铺垫，高质量的数据会训练出更优秀的模型，而机器不能直接理解非结构化数据，这就需要对数据进行开发利用，而具体方法便是对数据进行标注。语音标注作为一种常见的数据标注类型，其工作原理是将语音中的文字内容、不同声音进行转写、转译、合成，目前针对语音标注已研发出多种场景的标注方法，

语音转写

语音转写是指用文字记录语音的过程，ASR语音识别可自动读取语音中的文字内容，并准确识别，语音转写是针对拼音文字系统间的转换。

语音分割

作为子领域，语音分割已成为语义识别最重要的元素之一。在进行语义分割时，语法、语境、语境也成为必须考虑的问题。

语音清洗

语音清洗旨在去除语音中的错误、重复因素，审查校验语音的准确性。作为语音预处理的第一步，语音清洗是保证优质语音数据产出的重要一环。

情绪判定

情绪判定对计算机来说，是一项必修课。同样的话不同的语调表达意思完全不一致，只有知晓其中含义，机器才能真正理解人类，人机交互才会更具有价值性。       

音素标注

简单来说，音素标注就是对音标、读音等音素组成部分进行标注。音素作为最小语音单位，将语音拆解成不同片段，可更加细致准确的完成语音数据。

以上即为语音标注的主要方法，利用这些技巧，语音识别才得以在智能机器人、自动驾驶等领域愈行愈远，为人类生活带来更多便利。