语音识别及其关键技术
学习自然语言处理和语音识别的关键技术
学习自然语言处理和语音识别的关键技术学习自然语言处理（NLP）和语音识别的关键技术自然语言处理（NLP）和语音识别是人工智能领域中的重要技术。
它们主要涉及对人类语言和语音的理解和处理。
下面将详细介绍这两个关键技术，并列出一些相关的重要点。
一、自然语言处理（NLP）自然语言处理是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支，涉及计算机对人类自然语言的处理和理解。
以下是NLP的几个关键技术和应用：1. 词法分析：NLP利用词法分析技术将文本分解成单词和短语。
这一步骤可以为后续的处理提供基础。
2. 句法分析：句法分析用于理解语句中单词之间的关系，例如识别主语、谓语和宾语等。
这对于语义分析和意图识别非常重要。
3. 语义分析：语义分析旨在理解文本的意思和语境。
它可以帮助计算机更好地理解人类语言的含义，并从中提取关键信息。
4. 机器翻译：机器翻译是NLP的一个重要应用领域，其目标是将一种语言的文本转换为另一种语言。
它在跨语言沟通和文本处理方面具有广泛的应用。
5. 文本分类：文本分类是利用NLP技术将文本分成不同类别的过程。
它可以应用于垃圾邮件过滤、情感分析等领域。
二、语音识别语音识别是一项将语音信号转换为文本的技术。
以下是语音识别的关键技术和应用：1. 声学模型：声学模型用于识别语音信号中的不同语音单元，如音素或音节。
通过对这些音频特征进行建模，可以将其与文本相对应。
2. 语言模型：语言模型用于根据上下文对文本进行语言学分析。
它可以提高语音识别的准确性，特别是在处理中长句或上下文复杂的情况下。
3. 语音合成：语音合成是将文本转换为语音信号的过程。
它可以应用于语音助手、有声读物等领域。
4. 关键词检测：关键词检测是指在大量语音数据中快速准确地检测和识别关键词。
它在安全监控、语音指令识别等方面具有重要作用。
5. 语音识别应用：语音识别技术在当今社会中得到广泛应用，例如语音助手（如Siri、Alexa）、电话客服自动应答、语音搜索等。
语音技术知识点总结
语音技术知识点总结语音技术是指利用声音的特性，如声纹、语音内容等进行识别、处理、合成等一系列操作的技术。
随着人工智能的发展，语音技术已经成为了人们生活中不可或缺的一部分，比如语音助手、语音识别、语音合成等应用已经深入到我们的生活中。
本文将对语音技术的知识点进行总结和介绍。
一、语音识别语音识别是一项将人的声音转换成文本或者命令的技术。
它是基于语音处理、机器学习等技术实现的。
语音识别技术的发展可以分为五个阶段：1. 模式匹配：最初的语音识别技术是基于声学模型进行匹配的，通过比较语音信号的特征与预先设定的声学模型相匹配来进行识别。
2. 统计模型：随着机器学习技术的发展，语音识别开始采用统计模型，利用大量的语料库进行训练，并通过统计学习方法来提高识别的准确性。
3. 深度学习：近年来，深度学习技术的发展为语音识别带来了质的飞跃，通过深度神经网络可以将语音信号直接转换成文本。
4. 多模态融合：除了声音特征之外，还可以结合图像、手势等其他模态的信息来提高语音识别的准确性。
5. 端到端学习：端到端学习是指将语音信号直接输入神经网络中，不再需要声学模型或者语言模型进行辅助，这种方法可以大幅度简化语音识别的流程，提高识别的速度和准确性。
二、语音合成语音合成是指通过计算机生成自然流畅的语音声音的技术。
它可以分为文本到语音(TTS)和语音到语音(VTS)两种方式。
1. 文本到语音(TTS)：TTS是指将文本转换成语音的技术，它需要通过文本分析、语音合成、语音信号处理等步骤来实现。
TTS技术的发展可以分为合成语音的基元选择，基元串联和混合合成等不同阶段。
2. 语音到语音(VTS)：VTS是指将一种语音转换为另一种语音的技术，它可以实现声音的转换、情感色彩的调整等功能。
三、声纹识别声纹识别是指通过声音的生物特征来进行身份识别的技术。
它是一种生物特征识别技术中的一种，声纹识别的核心技术是通过语音信号中的声学特征来进行身份认证和识别。
智能语音助手工作原理
智能语音助手工作原理智能语音助手（Smart Voice Assistant）是一种通过语音交互来实现人机对话和操作的人工智能技术。
它能够理解人类语言并根据语音指令提供各种服务和功能。
智能语音助手背后的工作原理是复杂而丰富的，本文将深入探讨其工作原理及相关技术。
1. 语音识别技术智能语音助手首先需要进行语音识别，即将人类语音转化为可理解的文本。
这一过程涉及音频信号的采集、分析和处理。
当用户说出指令时，麦克风会将声音转化为模拟电信号，接着经过模数转换器转化为数字信号。
然后，语音识别引擎使用一系列算法来将数字信号转化为文本，使计算机能够理解并处理。
2. 语义理解技术语音识别之后，智能语音助手需要通过语义理解技术来解析用户的指令和意图。
语义理解是将用户的自然语言输入进行解析和分析的过程。
它需要通过自然语言处理和机器学习技术对输入进行分类、分词、命名实体识别等处理，以便准确理解用户的意图，并根据意图提供相应的服务。
3. 对话管理技术对话管理技术是智能语音助手实现自然对话的关键技术之一。
通过对话管理技术，智能语音助手可以识别和理解用户的对话行为，进而决定应该做出怎样的回应。
这种技术通常基于一系列规则或机器学习算法，通过分析对话的上下文、意图和目标来生成合适的回复。
4. 语音合成技术语音合成技术是将计算机生成的文本转化为人类可听懂的语音信号的过程。
通过语音合成技术，智能语音助手可以将经过处理的文本指令转化为自然语音输出，与用户进行交互和对话。
5. 个性化学习技术现代智能语音助手通常具备个性化的能力，即能够根据用户的喜好和需求提供个性化的服务和建议。
这一功能是通过个性化学习技术实现的。
智能语音助手会根据用户的使用习惯、搜索历史等信息来提供相关的内容和建议，以提高用户体验。
6. 云计算和大数据技术智能语音助手的工作离不开云计算和大数据技术的支持。
云计算技术使得智能语音助手可以通过远程服务器来存储和处理大量的数据，从而提供更为准确和快速的服务。
人工智能辅助语音识别的关键技术
人工智能辅助语音识别的关键技术人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的快速发展已经渗透到我们生活的各个方面。
语音识别作为人机交互的重要手段之一，受到了广泛的关注和应用。
人工智能技术的不断进步，为语音识别带来了革命性的突破。
本文将探讨人工智能辅助语音识别的关键技术以及其在现实生活中的应用。
一、声学模型声学模型是语音识别中的重要组成部分，用于将声音信号转换为文字。
传统的声学模型基于高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，简称GMM），但其对于复杂声音的处理效果有限。
近年来，随着深度学习（Deep Learning）技术的发展，逐渐出现了基于深度神经网络（Deep Neural Network，简称DNN）的声学模型，如深度神经网络隐马尔可夫模型（Deep Neural Network Hidden Markov Model，简称DNN-HMM）。
DNN-HMM模型利用深度神经网络对声音信号进行特征提取和建模，大大提高了声学模型的性能和准确度。
通过多层次的神经网络结构，DNN-HMM模型能够学习到更复杂的语音特征表征，从而提高语音识别的效果。
此外，还有基于循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）的声学模型，如长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM），能够更好地处理时序信息，提高语音识别的鲁棒性。
二、语言模型语言模型是语音识别中另一个重要的组成部分，用于对识别结果进行语言上下文的判断和调整。
传统的语言模型主要基于统计的方法，如n-gram模型。
但这种方法需要对大量的语料库进行统计分析，且容易受到语料库大小和稀疏性的限制。
随着深度学习的发展，基于神经网络的语言模型逐渐兴起。
其中，循环神经网络（RNN）在语言模型中的应用得到了广泛的关注。
RNN 能够通过学习上下文之间的依赖关系，更好地捕捉到长距离的语言依赖关系，从而提高语音识别的准确度和流畅度。
语音识别中的实时语音识别技术
实时语音识别技术是语音识别领域的一个重要分支，它在许多领域都有着广泛的应用，如智能语音助手、智能车载系统、远程医疗等。
实时语音识别技术需要处理大量的语音数据，并实时地将其转换为文本，以满足实际应用的需求。
实时语音识别技术的主要原理是利用声学模型和语言模型对输入的语音信号进行特征提取和文本预测。
声学模型通常采用隐马尔科夫模型（HMM）或深度学习模型（如CNN、RNN、LSTM等）来提取语音信号的特征，而语言模型则用于预测下一个可能出现的单词或短语。
实时语音识别系统通常包括前端和后端两个部分，前端负责采集和处理语音信号，后端则负责将声学特征转换为文本。
实时语音识别技术的实现需要解决许多挑战性问题，如噪声干扰、口音和语速变化、词汇多样性等。
为了提高识别的准确性和鲁棒性，需要不断优化算法和模型，引入新的技术手段和数据集。
目前，深度学习技术的发展为实时语音识别提供了强大的支持，尤其是循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）的应用，使得模型能够更好地捕捉语音信号的时序特征，提高了识别的准确性和实时性。
实时语音识别的关键技术之一是去噪技术。
在实际应用中，语音信号往往受到各种噪声的干扰，如环境噪声、手机信号干扰等。
去噪技术可以通过添加人工白噪声、特征降维、基于模型的噪声建模等方法，有效地消除噪声对语音识别的干扰，提高识别的准确性和稳定性。
此外，自动增益控制技术也可以通过调整输入信号的音量，确保语音信号的动态范围适合于后续的声学模型处理。
除了上述关键技术外，实时语音识别还需要考虑许多其他因素，如系统性能、资源消耗、隐私保护等。
为了提高系统的性能，可以采用多麦克风阵列、信号处理等技术来提高信噪比和语音分离效果。
在资源消耗方面，需要优化算法和模型，降低计算复杂度和内存占用。
在隐私保护方面，需要采取加密、匿名化等技术来保护用户的隐私信息。
总之，实时语音识别技术在许多领域都有着广泛的应用前景。
为了提高识别的准确性和鲁棒性，需要不断优化算法和模型，引入新的技术手段和数据集。
智能语音识别的技术实现方案
鲁棒性评估
鲁棒性
口音鲁棒性
衡量系统在各种噪声和口音下的性能 表现。
评估系统对不同地区口音的识别能力 。
噪声鲁棒性
评估系统在有噪声环境中的性能，如 风声、背景音乐等。
优化策略与实践
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数据增强
通过增加训练数据的多样性来 提高模型的泛化能力。
深度学习模型优化
采用更先进的深度学习模型结 构，如Transformer、CRNN
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技术发展对社会的ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ远影响
改变信息获取方式
智能语音识别将使人们更加便捷地获取信息，不再受限于文字输 入。
提升生产效率
智能语音识别在各行各业的广泛应用，将有助于提升生产效率和服 务质量。
改变人机交互方式
智能语音识别的普及将推动人机交互方式的变革，使交互更加自然 、便捷。
THANKS FOR WATCHING
个性化需求满足
随着用户对语音交互体验的追求，智能语音识别将更加注重个性化 需求的满足。
当前面临的挑战与问题
数据隐私和安全
智能语音识别涉及大量用户数据，如何保障数据隐私和安全成为亟 待解决的问题。
方言和口音识别
如何提高对不同方言和口音的识别准确率，以满足更广泛用户的需 求。
噪音干扰处理
如何在噪音环境下提高语音识别的清晰度和准确性，是技术实现的一 大挑战。
语音识别中的语言模型
语言模型用于预测输入语音对应的文本序列的概率分布，是 提高语音识别准确率的重要手段。
基于统计的语言模型，如n-gram、隐马尔可夫模型（HMM ）和循环神经网络语言模型（RNN-LM），能够根据上下文 信息对输出文本序列进行概率计算，提高了语音识别的性能 。
人工智能语音识别提高语音交互效果的关键技术
人工智能语音识别提高语音交互效果的关键技术随着科技的不断发展，人工智能技术得以迅速应用到各个领域，其中人工智能语音识别技术受到了广泛关注。
语音识别技术可以将人类的语音转化为可理解的文本或命令，为人机交互提供了更加便捷和高效的方式。
在人工智能语音识别中，有几个关键技术对提高语音交互效果起到了至关重要的作用。
一、语音语调识别技术在语音识别过程中，语音语调识别技术是提高语音交互效果的关键。
语调是指语音中所包含的声调、音高、语速等元素，它能够传达出说话者的情绪和语气。
通过准确识别和分析语音中的语调信息，可以更好地理解说话者的意图，从而提供更符合说话者期望的回应。
语音语调识别技术的核心在于利用机器学习算法对大量的语音数据进行训练，并提取其中的语调特征。
通过对这些特征的比对和匹配，系统可以准确地判断出说话者的语调并做出相应的处理。
例如，在机器客服的应用中，识别出用户表达的疑问或不满情绪后，系统可以及时调整回答策略，以提供更好的用户体验。
二、语音识别准确性改进技术语音识别的准确性一直是人工智能语音交互领域的难题。
为了提高语音交互效果，改进语音识别的准确性是至关重要的一环。
目前，随着深度学习技术的不断发展，语音识别的准确率得到了大幅度的提升。
首先，针对于不同语音口音和语速的识别问题，可以通过训练多个语言模型来适应不同的语音环境。
其次，可以采用声学和语言模型的联合训练，通过构建复杂的神经网络结构，提高识别准确性。
此外，还可以利用大规模的语音数据进行训练，并进行在线学习和更新，以适应不断变化的语音环境和说话者。
三、语义理解与上下文推理技术语音交互中的语义理解和上下文推理是提高交互效果的关键环节。
语义理解是指将用户语音中的信息转化为机器可理解的语义表示，而上下文推理则是根据对话上下文和用户的意图进行推理分析，以便给出更加准确的回应。
为了实现语义理解和上下文推理，需要利用自然语言处理和深度学习等技术。
首先，通过构建语义解析器，将用户语音中的实体、关系和事件等提取出来，并进行有效的编码。
基于语音的抑郁识别方法及关键技术研究
基于语音的抑郁识别方法及关键技术研究基于语音的抑郁识别方法及关键技术研究概述：随着抑郁症患者数量的逐年增加，如何快速准确地识别患者的抑郁症状成为精神健康领域的研究热点。
语音识别技术作为一种新兴的生物特征识别方法，逐渐引起了研究者们的关注。
本文将探讨基于语音的抑郁识别方法及其关键技术，旨在提供一种可行的思路和方法来准确识别抑郁症状，为抑郁症的早期干预和治疗提供参考。
一、语音特征提取方法语音信号中包含丰富的信息，因此需要对语音信号进行特征提取以便进行分类和识别。
目前常用的语音特征提取方法有基于声学模型的Mel频率倒谱系数（MFCC）和基于韵律模型的基音频率、共振峰等。
1.1 MFCC特征提取MFCC是一种在语音信号处理中广泛使用的特征提取方法。
它通过将语音信号分解成多个频带，计算每个频带的能量，然后将能量值转换为对数形式，最后通过倒谱变换得到频谱特征。
MFCC能够较好地表达语音音色特征，对于抑郁症的识别具有一定的参考价值。
1.2 基音频率特征提取基音频率是语音信号中反映周期性的重要特征之一，通过分析语音信号的周期性，可以得到基音频率的信息。
基于韵律模型的抑郁识别方法通过测量患者语音中的基音频率变化，可以得到患者在情绪上和心理上的变化，从而进一步判断是否患有抑郁症。
1.3 共振峰特征提取共振峰是语音信号中反映声道形状的重要特征之一，语音信号在声道中传播时会受到共振峰的影响而产生共振。
通过提取语音信号中的共振峰信息，可以反映出患者的情绪状态和抑郁症状。
因此，共振峰特征也可以用于抑郁症的识别。
二、语音情感识别方法抑郁症是一种情绪障碍，因此在语音抑郁识别中，情感识别是一个关键问题。
当前，常用的情感识别方法主要有基于语音特征的分类方法和基于深度学习的情感识别方法。
2.1 基于语音特征的分类方法基于语音特征的分类方法是一种传统的情感识别方法。
通过将提取的语音特征输入到分类器中，如支持向量机（SVM）、K近邻算法（KNN）等，可以实现对患者情感状态的识别。
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语音识别及其关键技术
一、语音识别概述
语音识别技术以语音信号处理为研究对象，涉及语言学、计算机科学、信号处理、生理学、心理学等诸多领域，是模式识别的重要分支。
该技术有非常广阔的应用前景，从６０年代至今,世界许多著名公司不惜投入巨资进行开发研究.我国的
北京大学和中科院声学研究所一直紧跟国际水平，进行汉语语音识别技术的研究工作.５０年代，是语音识别研究工作的开始时期，它以贝尔实验室研制成功可识别十个数字的犃狌犱狉狔系统为标志.６０年代,计算机广泛应用于语音识别的研究
工作中，动态规划和线性预测分析技术是这一时期的重要成果。
７０年代，语音识别的研究取得了突破性进展。
基于线性预测倒谱和动态时间规整技术的特定人孤立语音识别系统被研制成功，提出了矢量量化和隐马尔可夫模型理论。
８０年代，语音识别的研究工作进一步深入。
其标志是人工神经元网络在语音识别中的成功应用。
９０年代，随着计算机技术的飞速发展，语音识别正从研究走向实用，其研究成果已达到相当高的水平。
２０００年，正象美国微软公司总裁所说的那样，语音识别技术将使计算机丢掉键盘和鼠标。
这无疑将改变我们许多人的工作和生活方式。
二、语音识别所面临的问题
尽管语音识别的研究工作迄今已近５０年,但仍未有突破性进展,主要原因如
下：
１．语音识别系统的适应性差。
全世界有近百种官方语言，每种语言有多达几
十种方言，同种语言的不同方言在语音上相差悬殊，这样，随着语言环境的改变，
系统性能会变得很差。
２．在强噪声干扰环境下语音识别困难。
由于语音数据大部分都是在接近理想
的条件下采集的，语音识别的编码方案在研制时都要在高保真设备上录制语音，尤
其要在无噪环境下录音。
然而，当语音处理由实验室走向实际应用时，环境噪声的
存在所带来的问题就变得越来越重要。
特别是线性预测作为语音处理技术中最有效
的手段，恰恰是最容易受噪声影响的。
３．体态语言难以识别。
有人在讲话时习惯用眼神、手势、面部表情等动作协
助表达自己的思想。
由于这种体态语言的含义与个人习惯、文化背景、宗教信仰及
生存地域等因素有关，其信息提取非常困难.
４．对于?类由中枢神经控制的？忆机理、听觉理解机理、联想判断机理等人们目前仍知之甚少。
三、语音识别系统
语音识别系统的分类方式及依据如下:?
根据对说话人说话方式的要求，可分为孤立词语音识别系统,连接词语音识别
系统和连续语音识别系统.？
根据对说话人的依赖程度，可分为特定人语音识别系统和非特定人语音识别系
统。
？
根据词汇量大小，可分为小词汇量、中等词汇量、大词汇量及无限词汇量语音识别
系统。
１．孤立单词识别系统孤立单词指单词之间有停顿，这可使识别问题大为简化.因为单词的端点检测(即检测单词的起点和终点）比较容易，而且单词之间
的协同发音影响可减至最低。
此外，一般对孤立单词发音比较认真，由于单词之间必须有停顿，读起来就不能太流利.鉴于以上原因，孤立单词识别系统存在的问题最少，其许多技术可以用于单词挑选和连续语音识别系统.
２．连续语音识别系统连续语音识别系统有两个重要问题是孤立单词识别系统所没有的：
（１)切分，即对单词之间边界位置的确定。
因为语言中短语的数量太大，对整个短语进行识别显然是不可能的，必须把输入的语流切分为更小的组成部分.这就要求系统必须能够识别单词之间的边界。
这一点比较困难，因为确定单词之间的边界位置没有现成的方法。
(２）发音变化,即关联语言的发音比孤立单词发音更随便，受协同发音的影
响更为严重。
解决上述问题通常采用扩展动态时间规整技术。
３．语音理解系统语音理解一词出自美国远景研究计划局资助的一个庞大的连续语音识别研究项目，其目标称为语音理解系统。
众所周知，只有人才能很好地识别语音，因为人对语音有广泛的知识，人对要说的话有预见性和感知分析能力,因此，指望机器对语言的识别能力超过人是不现实的，最好的办法是使机器也能
“理解"语言，并且能象人一样运用这种理解力。
由于在人工智能领域对知识的应
用和知识的表示问题更加感性趣，这对语音识别来说无疑是有力地鼓舞。
运用这种理解力可以指望系统：
（１)能排除噪声和嘈杂声(即含糊不清或无关的语言)；
（２）能理解上下文的意思并能用它来纠正错误，澄清不确定的语义；
（３）能够处理不合语法或不完整的语句。
由此看来，语音理解系统的主要问题是知识的表示和系统的组织问题。
与其它语音处理问题相比,该系统更加依赖于人工智能研究.
四、语音识别的关键技术
语音识别的关键技术包括特征参数提取技术、模式匹配准则及模型训练技术、语音识别单元选取。
１．特征参数提取技术所谓特征参数提取,就是从语言信号中提取用于语
音识别的有用信息。
研究人员已对许多可以表征说话人个人特征的语音特征进行了
探讨，大多数特征选取方案不是试图集中在声道构造的个体差异方面，就是试图集
中在说话习惯的个人特征方面.
特征参数提取所考虑的参数为：
(１）单词中选定位置上的基音；
（２)鼻辅音的频谱特性;
（３）选定元音的频谱特性；
（４）激励频谱的估计斜率;
（５）擦音的频谱特性；
（６)选定元音的时长；
（７)选定语言环？中提前发声的存在。
采用试验句进行录音时所考虑的特征参数为:
(１）元音的共振峰频率和共振峰带宽以及声门源的极点（由１２阶线性预测分析来计算）;
（２）鼻辅音中极点频率的位置；
（３）选定实验句的基音轮廓;
(４）时变特性，尤其是在复合?音的整个发音期间和音位的收尾阶段第二共
振峰的变化率.
线性预测分析是应用较广的特征参数提取技术,其核心是由信号的过去值预测
其将来值.线性预测的概念早在本世纪４０年代就已被提出，然而将其应用于语音
识别，不仅希望利用其预测功能,而且要求它为我们提供一个非常好的声道模型,
而这样的声道模型对于理论研究和实际应用都是相当有用的。
此外，声道模型的优
良性能不仅意味着线性预测是语音编码的特别合适的编码方法，而且意味着预测参
数是语音识别的非常重要的信息来源。
２．模式匹配及模型训练技术
模式匹配是指根据一定准则,使未知模式与模型库中某一模型获得最佳匹配。
模型训练是指按照一定准则，从大量已知模式中提取表示该模式特征的模型参数。
语音识别所应用的模式匹配和模型训练技术有：动态时间规整技术、隐马尔克夫模
型、人工神经网络。
时间规整即时间校正，是把一个单词内的时变特征变为一致的过程。
HMM是把
未知量均匀地伸长或缩短，直到它与参考模式的长度一致时为止.在时间规整过程
中,未知单词的时间轴要不均匀地扭曲或弯折,以便使其特征与模型特征对正。
HMM是一种非常有力的对正措施，对提高系统的识别精度极为有效。
HMM是语言信号
时变特征的参数表示法，由相互关联的两个随机过程共同描述信号的统计特性。
模
型参数包括HMM拓扑结构，状态转移概率和描述观察符号统计特性的一组随机函数。
HMM的性能在很多应用中都可以和DTW相比，而计算代价只有后者的几分之一。
采用这种技术,我们要以一个只具有有限不同状态的系统作为语音生成模型。
每个状
态皆可产生有限个输出。
在生成一个单词时，系统不断地由一个状态转移到另一个
状态，每一个状态都产生一个输出，直到整个单词输出完毕。
状态之间的转移是随
机的，每一状态下的输出也是随机的.由于允许随机转移和随机输出，所以HMM能
适应发音的各种微妙变化.在识别词表中，每一个单词都要用一个这样的模型来表
示。
识别器要做的工作就是输出，识别的任务就是决定由哪一个模型提供输出.因
为模型本身对识别器来说是看不见的，它只能根据获得的数据推导出来，故称为隐
马尔可夫模型。
ANN在语音识别中的应用是目前研究的热点。
该网络本质上是一个自适应非线
性动力学系统,模拟了人类大脑神经元活动的基本原理，具有学习、记忆判断、联
想、对比、推理、概括等能力.与HMM和ANN相比,DTW是较早的一种模式匹配和模型训练技术,它应用动态规划法成功地解决了在语音信号特征参数序列比较时时长
不等的难题,在孤立词语音识别中获得了良好的性能。
但由于它不适合连续语音大
词汇量语音识别系统，目前已被HMM和ANN所代替.
３．语音识别单元的选取
语音识别单元的选取是语音识别研究工作很重要的第一步，语音识别单元有单词、音节、音素三种，具体选哪种，由研究任务决定。
单词单元适用于中小词汇语音识别系统，不适合于大词汇系统.因为庞大的模型库意味着繁重的模型训练任务和复杂的模型匹配算法，这难以满足实时性要求。
音节单元多见于汉语识别，主要因为汉语是单音节结构的语言，而英语等语言是多音节。
如果不考虑声调的话,汉语大约有４００个音节，这个数量相对较少。
所以,对于大词汇量汉语语音识别系统而言，以音节为识别单元是较为合适的。
音素单元多用于英语语音识别研究，因为英语是多音节语言.但大、中词汇汉语语音识别系统也在越来越多地采用。
毫无疑问,飞速发展的计算机技术推动了语音识别技术的突破性进展，语音识别技术又反过来作用于计算机.假如微软公司的语音识别技术真正能使计算机彻底丢掉键盘和鼠标的话，这将不仅是计算机发展史上的又一场革命,而且将改变我们许多人的工作和生活方式，因为动口比动手要容易得多.。