詢問參加開發語音技術的每一個人下一個巨大的步驟是什么。他們一般會給你一個答案：自然語言處理。

　　Revis把它解釋為理解你的意思的系統，它不僅僅知道你說什么。在會話式的互動模式中，用戶說自己要說的話，沒有限制用戶如何說這個話。他提供了指令或者要求得到信息的例子，如“我在什么地方能夠買到100美元以下的尼康照相機?”或者“給杰尼發個短信說我晚到20分鐘”或者“今天晚上在Morton's訂三個人的地方”。

　　谷歌的Mane稱，在口語對話中提供自然的語言處理是一個雙重挑戰。首先，你必須識別這些單詞，然后，你必須理解這個意思。第一部分變得更加容易了。但是，第二部分仍然很難解決：意思是根據上下文確定的和難以應付的，人類做的語法分析也不是總是成功的。

　　微軟的Rele認為，手機提供的額外的服務(如羅盤或者GPS)能夠增強自然語言處理的有用性。他說，你可以為兩個人安排吃飯和看電影，方法是利用不同來源的數據把這個任務分開，如使用日歷、飯店排名、電影評論和位置等數據。

　　此外，手機的服務能夠用于提供講話的環境。Rele表示，用戶的語音輸入以及從其它有關用戶及用戶環境的傳感器和狀態獲得的智能信息可以提供更豐富的和更相關的結果。例如，如果你剛剛使用Foursquare網站查看有關飯店，一些含糊的語音指令就會傾向于外出吃飯、訂膳宿和要一輛出租車等事情。

　　多平臺應用程序Vlingo自稱是“虛擬助手”，已經能夠提供這些方面的功能。這個軟件插入到OpenTable和Fandango等服務中以完成許多任務：訂飯店、訂電影票等等。

　　Nguyen認為未來語音識別技術改善的另一個領域是游戲。他說，在游戲中可以使用語音以增加玩游戲的不同氛圍。例如，你可以把Kirk-style船長的命令傳遞給恒星飛船或者在在一個神秘的事情中審訊疑犯。

　　是你嗎?

　　已經應用的另一個功能是自動地把語音識別適用于單個用戶。這是臺式電腦語音識別技術所要求的免提版語音訓練。

　　例如，最新版本的谷歌語音搜索有一個選擇性加入功能，允許隨著時間的推移建立一個用戶的客戶化語音特征。Mane解釋說，當用戶選擇使用客戶化語音識別的時候，我們在用戶和用戶的語調方面畫一個界限，這使我們能夠建立一個初步的、個性化的語音識別模式。

　　然而，個性化識別并不是一個能夠解決一切問題的技術，它只是實現語音識別更加無縫化的一個過渡步驟。Mane稱，我們沒有把個性化識別看作一個唯一的解決方案，因為還會有更多的一系列的技術創新。Mane認為，這種技術未來的改進需要我們的用戶更積極的參與。

　　結論

　　手機一直是許多技術的孵化器和推動因素，這包括硬件和軟件技術。到目前為止，在這個組合中增加語音功能僅產生了逐步的改善，谷歌語音應用程序的很好的功能。

　　但是，這些改進正逐步地為更重要的進步鋪平道路。移動技術為如何聚集這些新技術提供了一個全新的舞臺。下一步也許不是一個理解你說的一切事情的手機，而是能夠充分理解你說的事情的一個更有用的手機。