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语音单位是说话时发出的声音的单位。
语音单位：音素、音节。
1、音素（phoneme），是根据语音的自然属性划分出来的最小语音单位，依据音节里的发音动作来分析，一个动作构成一个音素。
音素分为元音与辅音两大类。如汉语音节 ā（啊）只有一个音素，ài（爱）有两个音素，dāi（呆）有三个音素等。
2、音节（Syllable）是由音素（包括辅音和元音）组合发音的语音单位。
拼音语言的音节是由元音和辅音组合发音，汉语的音节是声母和韵母组合发音，能发音的单个元音也是音节。
扩展资料：
语音的性质：
1、物理性质
一切声音都是由物体的振动发出的，物体振动，振荡它周围的空气，形成音波，音波扩散，刺激到人的听觉神经，人就听到了声音。任何声音都是由音高、音强、音长、音色四种要素组成的，语音也是如此。
2、社会性质
语音有表义功能，使得语音区别于自然界的其他声音，因此语音的社会性质是它的本质属性。语音这一属性表现在以下方面：
音义结合的固定性。什么声音表示什么意义，如何表示，是由使用某一语言的社会成员决定的。
百度百科-音素
百度百科-音节
百度百科-语音
什么是语音？有哪些属性？
多模态信息融合的语音识别技术的具体特征是多种模态数据的结合、提高识别准确性和鲁棒性、适应不同应用场景、需要复杂的融合算法和模型。
1、多种模态数据的结合：多模态信息融合语音识别技术的核心特征是它结合了来自不同模态的数据，如语音、文本、图像等。这种方法通过将不同模态的信息融合在一起，可以提供更全面和准确的语音识别结果。
2、提高识别准确性和鲁棒性：通过融合多种模态的信息，多模态语音识别技术可以提高识别的准确性和鲁棒性。不同模态的数据可以提供不同的信息和视角，有助于克服单一模态数据的局限性。
3、适应不同应用场景：多模态信息融合语音识别技术可以适应不同的应用场景和需求。通过选择合适的数据源和融合策略，可以针对特定场景进行优化，以满足不同的性能要求。例如，在嘈杂的环境中，可以通过融合语音和图像信息来提高识别的准确性。
4、需要复杂的融合算法和模型：多模态信息融合语音识别技术通常需要复杂的融合算法和模型来实现。这些算法需要处理和融合多种模态的数据，并提取有效的特征和信息。例如，可以使用深度学习模型来学习不同模态数据的融合特征，以提高语音识别的性能。
多模态信息融合的语音识别技术的起源：
语音识别技术起源于上世纪50年代，当时使用的是基于模板匹配和隐马尔可夫模型的传统方法。然而，由于HMM模型难以对长时序信号进行建模，而且对于不同语种和发音变异的适应性较差，传统方法在实际应用中遇到了诸多挑战。
随着深度学习技术的兴起，语音识别取得了重大突破。深度学习的高级结构——循环神经网络被广泛应用于语音识别任务中。
RNN通过引入记忆单元，可以更好地处理时序信号，并具有较强的表达能力。梯度消失和梯度爆炸问题的解决使得RNN的训练变得可行，为语音识别技术的发展奠定了基础。
以上内容参考：百度百科-语音识别技术
语音，即语言的物质外壳，是语言的外部形式，是最直接地记录人的思维活动的符号体系。具有物理属性、生理属性和社会属性三个方面的性质。
以下是语音的相关介绍：
语音，是指人类通过发音器官发出来的、具有一定意义的、目的是用来进行社会交际的声音。在语言的形、音、义三个基本属性当中，语音是第一属性，人类的语言首先是以语音的形式形成，世界上有无文字的语言，但没有无语音的语言，语音在语言中起决定性的支撑作用。
语音即语言的声音，是语言符号系统的载体。它由人的发音器官发出，负载着一定的语言意义。语言依靠语音实现它的社会功能。
以上资料参考百度百科——语音
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