概述当用户向系统输入查询时，信息检索过程开始。查询是信息需求（英语：informationneed）的正式声明，例如在Web搜索引擎中的搜索字符串。在信息检索中，查询不会唯一地标识集合中的单个对象。相反可以有不止一个对象匹配查询，它们可能具有不同程度的相关性。对象是由内容集合或数据库中的信息表示的实体。用户查询要与数据库信息进行匹配。然而，与数据库的经典SQL查询相反，在信息检索中，返回的结果可能匹配或不匹配查询，因此结果通常被排名。这种结果排名是信息检索搜索与数据库搜索相比的关键区别。根据应用，数据对象可以是文本文档、图像、音频、思维导图或视频等。通常文档本身不保存或直接存储在IR系统中，而是以文献替代或元数据在系统中表示。大多数IR系统对数据库中的每个对象与查询匹配的程度计算数值分数，并根据此值对对象进行排名。然后向用户显示排名靠前的对象。如果用户希望细化查询，则可以重复该过程。信息检...

学科分支语音学的研究范畴包括以下三类：发音语音学(articulatoryphonetics)：此分科研究发音器官（如唇、齿、舌、声门等）如何彼此协调动作，以发出语音。声学语音学(acousticphonetics)：此分科研究语音的物理现象，如声波的频率、时长、振幅等。听觉语音学(auditoryphonetics)：此分科研究语音的感知历程。历史现代语音学的最早发展是为了发明出一套记录语音的记号系统。19世纪后期，留声机的出现令到声音的研究更为方便，令到语音学快速发展。参见实验语音学参考文献

文字处理的概观历史早在17世纪就有法国人研发机械式的说话设备。直到19世纪，贝尔实验室对于电子语音合成技术的研究，才打开近代语音合成技术的发展。贝尔实验室在1939年制作出第一个电子语音合成器VODER，是一种利用共振峰原理所制作的合成器。1960年，瑞典语言学家G.Fant则提出利用线性预测编码技术（LPC）来作为语音合成分析技术，并推动了日后的发展。后来1980年代MoulinesE和CharpentierF提出新的语音合成算法PSOLA，此技术可以合成比较自然的语音。

发展历史实验语音学最初是从对语音的实验研究发展起来的，主要以人的发音生理为主要研究对象。主要通过一些医疗器械，例如胸压计、喉头镜、X光机，来测量人类发音时声带的震动、舌头的部位等。在20世纪5、60年代，逐渐发展为以声学试验为主，使用示波器、频率分析计、声级记录仪来测量语音的波形和频谱，研究它的物理特性。在这个时期，动态声谱仪的使用对实验语音学的发展起到了很大的促进作用。随着计算机技术的发展，计算机被应用于语音的分析-合成研究。研究对象实验语音学的研究对象是语音。但是和语音学不同的是，它研究的是从说到听整个过程中的言语形式，研究的是语音在发生、传播、感知过程中的各种形式，而不仅仅是已经发出来的语音。涉及的学科实验语音学的内容除了涉及语言学之外，还涉及生理学、声学、心理学、电子学、数学、医学、计算机科学的理论和技术，与自然科学地结合越来越紧密。实验仪器在实验语音学中所使用的仪器大致可以分为这...

历史早在计算机发明之前，自动语音识别的设想就已经被提上了议事日程，早期的声码器可被视作语音识别及合成的雏形。而1920年代生产的"RadioRex"玩具狗可能是最早的语音识别器，当这只狗的名字被呼唤的时候，它能够从底座上弹出来。最早的基于电子计算机的语音识别系统是由AT&T贝尔实验室开发的Audrey语音识别系统，它能够识别10个英文数字。其识别方法是跟踪语音中的共振峰。该系统得到了98%的正确率。。到1950年代末，伦敦学院(ColledgeofLondon)的Denes已经将语法概率加入语音识别中。1960年代，人工神经网络被引入了语音识别。这一时代的两大突破是线性预测编码LinearPredictiveCoding(LPC)，及动态时间规整DynamicTimeWarp技术。语音识别技术的最重大突破是隐含马尔科夫模型HiddenMarkovModel的应用。从Baum提出相关...