语音识别综述
语音识别技术综述
语音识别技术综述
语音识别技术是一种将语音信号转化为文本或命令的技术，近年来得到了广泛的应用和发展。
本文将从技术原理、应用领域、发展趋势等方面对语音识别技术进行综述。
语音识别技术的原理主要是通过对语音信号的采集、分析和识别来实现文本转化。
这涉及到信号处理、模式识别、机器学习等多个领域的知识。
随着深度学习等技术的发展，语音识别的准确率和速度得到了显著提升。
语音识别技术在各个领域都有着广泛的应用。
在智能手机、智能音箱等设备上，语音助手已经成为了日常生活中不可或缺的一部分。
在医疗、金融、教育等领域，语音识别技术也发挥着重要作用，提高了工作效率和用户体验。
语音识别技术的发展趋势主要体现在以下几个方面：一是多语种、多方言的识别能力不断提升，满足不同用户的需求；二是语音合成技术的发展，实现更加自然流畅的语音交互；三是结合其他传感技术，实现更加智能化的人机交互。
总的来说，语音识别技术作为人机交互的重要手段，正在逐步改变我们的生活方式。
随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，相信语音识别技术将会发挥出更加重要的作用，为人类带来更多便利和惊喜。
希望本文的综述能够为读者对语音识别技术有更深入的了
解和认识。
语音识别技术的阐述并举例说明
语音识别技术的阐述并举例说明1. 语音识别技术的概述在当今这个信息爆炸的时代，语音识别技术可谓是一个火热的领域。
简单来说，它就是让计算机“听懂”人类说话，把语音转换成文字。
想想看，以前咱们打字得慢吞吞的，现在只要“嘿，你好”，手机就能把你说的话变成文字，简直就像是在和外星人聊天！这种技术背后的原理其实挺复杂的，但咱们不必深究，简单理解就好。
1.1 语音识别的工作原理语音识别技术的工作原理其实就是把声音信号变成数字信号，再通过一些算法分析这个信号，最后识别出你说的内容。
就像是把你在大街上听到的音乐变成乐谱，虽然中间的过程可能有点曲折，但最后能听出个所以然来。
不过，别以为这就简单，想让计算机分清楚“我爱你”和“我爱鱼”可得下不少功夫呢！1.2 语音识别的发展历程语音识别的发展也可谓是一波三折。
从最初的只支持简单命令的系统，到现在的智能助手，真是翻天覆地的变化。
记得早些年，咱们说话时，系统经常听错，结果出来的文字让人哭笑不得。
可是，现在的技术已经进步了不少，能适应不同的口音、语速，甚至能理解一些俚语，真是让人叹为观止！2. 语音识别的应用场景那么，语音识别到底能用在哪里呢？这就不得不提到它的广泛应用了。
无论是日常生活还是工作中，语音识别技术都在悄悄改变着我们的方式。
2.1 智能助手大家一定听说过 Siri、Alexa 这些智能助手吧？它们的工作原理就是利用语音识别技术，帮助我们完成各种任务。
想查天气、定闹钟，甚至找餐馆，只要说出来，助手就能帮你搞定。
试想一下，早上起床的时候懒得动，只要躺在床上说：“给我来杯咖啡”，不久后咖啡就送到手边，简直就是现代人的梦想生活啊！2.2 客服服务再比如在客服领域，语音识别技术也发挥了大作用。
想想打客服热线的情景，你说：“我想投诉。
” 这句话通过语音识别系统，能迅速进入正确的处理流程，不再让你等得心急火燎。
以往那些烦人的按键导航真是让人心累，现在只需说出你的需求，简单明了，真是让人感觉“技术改变生活”不是空话！3. 语音识别的未来发展当然，语音识别的未来还有更多可能。
自然语言处理和语音识别技术综述
自然语言处理和语音识别技术综述随着人工智能技术的迅猛发展，自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）和语音识别（speech recognition）技术也逐渐成为了人工智能领域的重要研究方向之一。
NLP技术用于处理人类语言，以便计算机能够理解和产生与之相关的任务。
语音识别技术则是指将语音转换为文本或控制命令等计算机能够理解和执行的任务。
本文将从NLP和语音识别的基本原理、技术应用和未来发展等方面进行综述。
一、基本原理1.自然语言处理基本原理自然语言处理技术的基本原理包括文本处理、语言识别、语言生成和语义分析等步骤。
文本处理主要是对文本进行清洗、分词、词性标注、句法分析等操作，以便计算机理解文本特征和意图。
语言识别则是指将自然语言转换为计算机可处理的形式。
语言生成则是生成人类可识别的自然语言。
语义分析则是指根据文本的上下文和背景进行分析，理解语言的真实含义。
2.语音识别基本原理语音识别技术基本原理包括信号处理、模型训练和模型推断等步骤。
信号处理主要是对输入的语音信号进行降噪、预处理和特征提取等操作，以便将语音信号转换为计算机可处理的形式。
模型训练则是利用机器学习等技术，对大量训练数据进行学习和优化，使得计算机能够准确地识别不同的语音信号。
模型推断则是在训练好的模型的基础上，对输入的语音信号进行分类和识别。
二、技术应用1.自然语言处理技术应用自然语言处理技术被广泛应用于问答系统、机器翻译、文本摘要、情感分析、智能客服等领域。
问答系统是利用自然语言处理技术，实现对自然语言问题的智能回答。
机器翻译则是利用自然语言处理技术实现对不同语言之间的翻译。
文本摘要则是利用自然语言处理技术实现对文本的自动总结和归纳。
情感分析则是利用自然语言处理技术实现对文本中情感色彩的自动识别和分类。
智能客服则是利用自然语言处理技术实现对用户提问的的实时解答和响应。
2.语音识别技术应用语音识别技术被广泛应用于语音输入、智能客服、声纹识别、语音控制等领域。
语音识别技术综述
模型参数得到后可以用 Viterbi 算法来确定与观察序列对 应的最佳的状态序列。建好模型后，在识别阶段就是要计算 每个模型产生观察符号序列的输出概率，输出概率最大的模 型所表示的词就是我们的识别结果。这个过程计算量很大， 有人提出了前向-后向算法， 大大减少了计算量， 已经被广泛采 用， 关于它们的各种改进方法也被大量提出。 ANN 在语音识别中的应用是现在研究的又一热点。 ANN 本质上是一个自适应非线性动力学系统，是由结点互连组成 的计算网络， 模拟了人类大脑神经元活动的基本原理， 具有自 学习能力、 记忆、 联想、 推理、 概括能力和快速并行实现的特点， 同时还具备自组织、自适应的功能。这些能力是 HMM 模型 不具备的， 可用于处理一些环境信息十分复杂， 背景知识不清 楚， 推理规则不明确的问题， 允许样品有较大的缺损、 畸变， 因 此对于噪声环境下非特定人的语音识别问题来说是一种很好 的解决方案。目前大部分应用神经网络的语音识别系统都采 用了 BP 网并取得了较好的识别效果。 将 ANN 与 HMM 结合分别利用各自优点进行识别将是 今后的一条研究途径。二者结合的混合语音识别方法的研究 开始于上世纪 90 年代， 目前已有一些方法将 ANN 辅助 HMM 进行计算和学习概率参数。 语言模型主要分为规则模型和统计模型两种。统计语言 模型是用概率统计的方法来揭示语言单位内在的统计规律， 其中 N-Gram 简单有效， 被广泛使用。N-Gram 模型基于这样 一种假设： n 个词的出现只与前面 N-1 个词相关， 第 而与其它 任何词都不相关， 整句的概率就是各个词出现概率的乘积。 这 些概率可以通过直接从语料库中统计 N 个词同时出现的次数 得到。常用的是二元的 Bi-Gram 和三元的 Tri-Gram。 5 总结 尽管语音识别技术已经取得了长足的进步，而语音识别 系统也层出不穷， 不断的改变人类现有的生活方式， 但其比较 成功的应用也只是在某些特定的领域，谈不上大规模广泛的 应用。只有建立从声学、 语音学到语言学的知识为基础、 以信 息论、模式识别数理统计和人工智能为主要实现手段的语音 处理机制，把整个语音识别过程从系统工程的高度进行分析 构建， 才有可能获得能与人类相比的高性能的、 完整的计算机 语音识别系统。 参考文献： [1] 易克初,田斌.付强.语音信号处理[M].国防工业出版社,2000. [2] 胡航.语音信号处理[M].哈尔滨工业大学出版社,2000. [3] 赵力.语音信号处理[M].机械工业出版社,2003. [4] 张卫清.语音识别算法的研究[D].南京理工大学 （硕士生论 文） ,2004. [5] 何湘智.语音识别研究与发展[J].计算机与现代化,2002(3).
语音识别技术中声学特征提取方法综述
语音识别技术中声学特征提取方法综述语音识别技术近年来取得了重大的突破和进展，成为人工智能领域的一个重要研究方向。
在语音识别技术中，声学特征提取是其中一个关键步骤，它对于提高语音识别的准确性和稳定性起到了至关重要的作用。
本文将对语音识别技术中声学特征提取方法进行综述，包括常用的声学特征提取方法以及它们的优缺点。
首先，传统的声学特征提取方法之一是基于梅尔频率倒谱系数（MFCC）。
MFCC是一种经典的声学特征提取方法，首先将语音信号划分为短时帧，然后对每一帧的语音信号进行预加重、傅里叶变换、Mel滤波器组计算、对数运算和离散余弦变换等一系列处理步骤，最后得到每一帧的MFCC特征向量。
MFCC具有良好的语音识别性能，能够有效地捕捉语音的频谱特征，并且具有较好的鲁棒性。
然而，MFCC方法也存在一些问题。
首先，它忽略了语音信号中的时序信息，只考虑了每一帧的频谱特征，导致了一定程度上的信息丢失。
其次，MFCC方法对噪声比较敏感，当噪声较大时，MFCC方法的性能会下降。
因此，为了克服这些问题，研究人员提出了一系列改进的声学特征提取方法。
一种改进的声学特征提取方法是时域特征提取。
时域特征提取方法直接利用语音信号的时域波形进行分析，在声学特征提取的过程中考虑了时序信息。
常用的时域特征提取方法包括短时能量、短时过零率和短时自相关函数等。
这些时域特征能够有效地捕捉语音信号的瞬时特性和周期性，从而提高语音识别的准确性和稳定性。
另一种改进的声学特征提取方法是基于深度学习的特征提取方法。
深度学习是近年来兴起的一种机器学习方法，具有强大的模型拟合能力和特征学习能力。
基于深度学习的声学特征提取方法通过利用深度神经网络自动学习语音信号中的抽象特征，取代了传统的手工设计的特征提取方法。
常用的基于深度学习的声学特征提取方法包括深度神经网络(DNN)和卷积神经网络(CNN)等。
这些方法在语音识别任务中取得了显著的性能提升，成为当前研究的热点方向。
基于深度学习的语音识别技术研究综述
基于深度学习的语音识别技术研究综述摘要：语音识别是人工智能领域的重要研究方向之一。
传统的语音识别技术主要基于概率图模型，如隐马尔可夫模型(HMM)。
然而，这些方法在处理复杂语音任务时面临挑战。
近年来，深度学习方法的快速发展为语音识别带来了革命性的进展。
深度学习通过多层神经网络结构和大量标注数据提高了语音识别的准确性和性能。
本文将综述基于深度学习的语音识别技术的发展和应用。
1. 引言语音识别是一项关键技术，广泛应用于语音助手、语音控制和自动语音转换等领域。
传统的语音识别方法需要手工设计特征，然而，这些特征难以捕捉到语音中隐含的丰富信息，导致性能的瓶颈。
深度学习基于神经网络的方法可以自动学习特征，从而解决了传统方法的限制。
2. 深度学习在语音识别中的应用2.1 基本结构深度学习在语音识别中的应用主要基于循环神经网络(RNN)、卷积神经网络 (CNN) 和长短时记忆网络(LSTM)等结构。
RNN和LSTM可以捕捉到时序信息，而CNN则可以提取语音信号的局部特征。
2.2 特征表示深度学习方法通过学习将原始语音信号转换为高级表示，用于语音识别任务。
这些高级表示可以是时间频率图谱、梅尔频率倒谱系数（MFCC）、倒谱包络和深度神经网络特征等。
2.3 训练和优化深度学习模型的训练通常采用反向传播算法以及随机梯度下降等优化算法。
此外，基于深度学习的语音识别还可以使用迁移学习和增量学习等技术来提高训练效果。
3. 数据集和评价指标深度学习方法在语音识别任务中需要大量的标注数据进行训练。
开源的语音数据集如LibriSpeech、TIMIT和Switchboard等为研究者提供了丰富的数据资源。
评价指标主要包括错误率（WER）、准确率（Accuracy）和对齐错误率（Alignment Error Rate）等。
4. 深度学习在语音识别中的挑战尽管深度学习在语音识别任务中取得了显著的进展，但仍面临一些挑战。
首先，缺乏大规模标注数据集限制了模型的性能。
说话人识别方法综述
说话人识别方法综述【综述】随着语音识别技术和人工智能技术的不断发展，说话人识别技术已经逐渐成为了人们研究的热点和难点。
说话人识别技术是指计算机通过语音信号识别说话人的身份，实现自动说话人识别。
在实际应用中，说话人识别技术已经广泛应用于身份认证、声纹加密、电话客服等领域。
本文将就说话人识别技术的算法、特点及应用做一综述。
【算法】1.基于GMM-UBM的方法GMM-UBM（Gaussian Mixture Model-Universal Background Model）方法是一种经典的说话人识别算法，它利用GMM模型对语音信号进行建模，并以通用背景模型（UBM）作为训练数据。
该方法通常用于短时语音信号的识别，准确度较高，但对噪声以及长时语音信号的识别效果较差。
2.基于i-vector的方法i-vector方法是由NIST提出的一种说话人识别算法，它将说话人的隐含向量表示为i-vector。
该方法将说话人的长时语音信号进行建模，具有很好的抗噪性能，但需要大量的训练数据和计算复杂度高。
3.深度学习方法随着深度学习技术的发展，深度学习方法在说话人识别领域得到了广泛应用。
其中，卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）是常用的神经网络结构。
该方法具有很高的准确度和鲁棒性，但需要大量的训练数据和计算资源。
【特点】1. 鲁棒性说话人识别技术在实际应用中需要具有较好的鲁棒性，即能够在嘈杂环境和不同话语语速下识别说话人的身份。
基于深度学习的方法和i-vector方法具有很好的抗噪能力。
2. 精度说话人识别技术需要具有较高的识别精度，能够准确识别说话人的身份。
在精度方面，基于GMM-UBM的方法表现并不理想，而基于i-vector和深度学习的方法可以达到很高的准确度。
3. 训练数据说话人识别技术需要大量的训练数据才能得到较好的效果。
基于GMM-UBM的方法需要大量的训练数据才能获得较高的识别精度，而基于i-vector和深度学习的方法需要更多的训练数据。
语音识别研究综述
未来的研究需要针对这些问题进行深入探讨，以进一步推动语音识别技术的 发展和应用。随着物联网、可穿戴设备等新技术的不断发展，语音识别技术将在 更多领域得到应用，具有广阔的发展前景。
参考内容
语音识别技术是当前领域的研究热点之一。在过去的几十年中，国内的研究 机构和企业在语音识别领域取得了显著的进展。本次演示将综述国内语音识别的 研究现状、技术发展及未来趋势。
二、语音识别技术的应用
1、智能客服
智能客服是语音识别技术的重要应用之一。在国内，许多企业已经开始使用 语音识别技术来提高客户服务效率。例如，在银行、电信、电商等领域，客户可 以通过语音与智能客服进行交互，快速解决自己的问题。
2、智能家居
智能家居是另一个应用语音识别技术的领域。通过语音识别技术，用户可以 通过语音控制家电的开关、温度、照明等参数。国内许多企业已经推出了智能家 居产品，如小米、、海尔等。
此外，针对特定领域的语音识别应用，如方言语音识别和多语种语音识别， 深度学习方法也取得了显著成果。然而，目前语音识别技术仍存在一些不足之处， 如对口音和语速的适应性有限、实时处理能力不足等。未来的研究将需要在这些 方面进行深入探讨。
语音识别应用综述
随着语音识别技术的不断发展，其在多个领域的应用越来越广泛。以下是几 个主要应用领域的综述：
语音识别技术在不同场景下的应用及优缺点比较各种方法的优劣在实际应用 中，语音识别技术面临着多种挑战，如发音多样性、噪音干扰、口音和语速差异 等。因此，针对不同场景选择合适的语音识别技术尤为重要。在安静环境下，基 于深度学习的端到端语音识别模型表现较好；而在噪音环境下，基于HMM的语音 识别模型更具优势。
1、智能客服：语音识别技术在智能客服领域的应用已经相当成熟。通过语 音转文字、自然语言处理等技术，智能客服可以准确理解客户需求并快速作出回 应，提高客户满意度和服务效率。目前，许多银行、电信运营商等都在使用智能 客服系统来提升客户服务质量。
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山西大学研究生学位课程论文（2014 ---- 2015 学年第 2 学期）学院（中心、所）：计算机与信息技术学院专业名称：计算机应用技术课程名称：自然语言处理技术论文题目：语音识别综述授课教师（职称）：研究生姓名：年级：学号：成绩：评阅日期：山西大学研究生学院2015年 6 月2日语音识别综述摘要随着大数据、云时代的到来，我们正朝着智能化和自动化的信息社会迈进，作为人机交互的关键技术，语音识别在五十多年来不仅在学术领域有了很大的发展，在实际生活中也得到了越来越多的应用。
本文主要介绍了语音识别技术的发展历程，国内外研究现状，具体阐述语音识别的概念，基本原理、方法，以及目前使用的关键技术HMM、神经网络等，具体实际应用，以及当前面临的困境与未来的研究趋势。
关键词语音识别；隐马尔科夫模型；神经网络；中文信息处理1.引言语言是人类相互交流最常用、有效的和方便的通信方式，自从计算机诞生以来，让计算机能听懂人类的语言一直是我们的梦想，随着大数据、云时代的到来，信息社会正朝着智能化和自动化推进，我们越来越迫切希望能够摆脱键盘等硬件的束缚，取而代之的是更加易用的、自然的、人性化的语音输入。
语音识别是以语音为研究对象，通过对语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言。
2.语音识别技术的发展历史及现状2.1语音识别发展历史语音识别的研究工作起源与上世纪50年代，当时AT&T Bell实验室实现了第一个可识别十个英文数字的语音识别系统——Audry系统。
1959年，J.W.Rorgie和C.D.Forgie采用数字计算机识别英文元音及孤立字，开始了计算机语音识别的研究工作。
60年代，计算机应用推动了语音识别的发展。
这时期的重要成果是提出了动态规划（DP）和线性预测分析技术（LP），其中后者较好的解决了语音信号产生模型的问题，对后来语音识别的发展产生了深远的影响。
70年代，LP技术得到了进一步的发展，动态时间归正技术（DTW）基本成熟，特别是矢量量化（VQ）和隐马尔科夫（HMM）理论的提出，并且实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立语音识别系统。
80年代，实验室语音识别研究产生了巨大的突破，一方面各种连接词语音识别算法被开发，比如多级动态规划语音识别算法；另一方面语音识别算法从模板匹配技术转向基于统计模型技术，研究从微观转向宏观，从统计的角度来建立最佳的语音识别系统。
隐马尔科夫模型（HMM）就是其典型代表，能够很好的描述语音信号的时变性和平稳性，使大词汇量连续语音识别系统的开发成为可能，在80年代中期在实践开发中成功应用了HMM模型和人工神经网络（ANN）。
1988年Kai-FuLee等用VQ/HMM方法实现的非特定人连续语音识别系统SPHINX是语音识别历史上的一个里程碑。
90年代以后，人工神经网络技术为语音识别开辟了一条新途径，ANN具有自适应性、并行性、鲁棒性、容错性和学习特性，在结构和算法都显示了很大的潜力，更在细化模型的设计、参数提取和优化，以及系统的自适应技术上取得了关键进展，语音识别开始进入实际应用。
2.2语音识别国内外发展现状近几年语音技术发展迅速，虽然国内对语音识别商业化仍有一些欠缺。
但整体来说国内的语音技术研究与国外基本同步。
科大讯飞，捷通华声等语音企业相继成立。
2010年Google 发布的Voice Action支持语音操作与检索，2011年初微软的深度神经网络（DNN）模型在语音搜索任务上获得成功；同年10月苹果公司Siri首次亮相，人机交互开启了新的篇章；国内科大讯飞首次将DNN技术运用到语音云平台；2013年Google发布的Glass使用语音交互，同时苹果公司加大了对iWatch的研发投入，穿戴式语音交互设备成为新热点。
我国在语音识别方面的研究最早起源于1958年，当时中科院声学所通过最简单的电子管电路来完成对10个元音的识别，由于计算机技术的滞后，直到国家执行863计划后，语音识别技术和其他关键技术才得到一定的扶持，研究工作才步入了高速发展时期，目前我们的研究水平基本与国外接轨，在汉语语音识别已经处于领先水平，3.语音识别基本原理方法3.1语音识别基本原理语音识别其实是一个模式识别匹配的过程，语音系统一般可以分为前端处理和后端处理，如图1所示。
前端包括语音信号的输入，预处理，特征提取，后端是对数据库的搜索过程，分为训练和识别。
训练是对所建模型进行评估，匹配，优化，获得模型参数。
识别时一个专用的搜索数据库，获得前端数值后，在声学模型，语言模型，字典。
声学模型是通过训练来识别特定用户的语音模型和发音环境特征。
语言模型就涉及到中文信息处理的问题，在这要对语料库单词规则化建一个概率模型。
字典则列出了大量的单词和发音规则。
图1语音系统结构图具体过程如下，计算机先根据人的语音特点建立语音模型，对输入的语音信号进行分析，并抽取所需的特征，在此基础上建立语音识别所需要的模板，然后在识别过程中，计算机根据语音识别所需的模板。
然后在识别过程中，计算机根据语音识别的整体模型，讲计算机中以经存在的语音模板与输入语音信号的特征进行比较，并根据一定的搜索和匹配策略找出一系列最优的与输入语音匹配的模板。
最后通过查表和判决算法给出识别结果。
显然识别结果的准确率与语音特征的选择，语音模型和语音模板的好坏，准确度有关。
语音识别的目标是把需要的语音特征向量序列X=x1，x2，…xt转化成词序列W=w1,w2…wn并输出，基于最大后验概率的语音识别模型如下式：找最可能的词序列W，要使得P(X|W)与P(W)乘积达到最大，其中P(X|W)是特征矢量序列X在给定W条件下的条件概率；P(W)是W独立于语音特征矢量的先验概率，λ是平衡声学模型与语言模型的权重。
3.2语音识别分类目前语音识别系统的分类主要有孤立语音和连续语音识别系统，特定人和非特定人语音识别系统，大词汇量和小词汇量语音识别系统，嵌入式/服务式模式。
自然语言只是在句尾或者文字需要加标点的地方有个间断，其他部分都是连续的发音，以前的语音系统，主要是对于单字单词这些孤立的语音系统。
近年来，连续语音系统已经渐渐成为主流。
根据声学模型建立的方式，特定人语音系统是在前期需要大量的用户发音数据来训练模型，非特定人系统则在系统构建成功后，用户不需要大量语音数据训练就可以使用。
在语音识别技术的发展过程中，词汇量是不断积累的，随着词汇量的增大，对系统的稳定性要求也越来越高，系统的成本也越来越高。
比如一个识别电话号码的系统只需要听懂十个数字就可以了，如果是一个订票系统就需要能识别各个地名，如果需要识别一个报道稿，就需要一个大词汇量的语音系统。
嵌入式是将语音识别系统安装在终端设备，比如手机移动终端，识别过程在终端进行。
如果是服务器模式，终端是需要收集传导语音信号，服务器进行识别过程。
因此对大规模、多用户和大量识别需求的系统，服务器模式可以提供一个有效的解决方案，另外服务器对用户知识需求少，系统整体的更新升级维护更加方便。
4.语音识别的主要模型4.1样本匹配法语音识别模型通常有声学模型和语言模型，语言模型能否表达自然语言所包含的丰富语言学知识，是语音识别系统性能好坏的关键。
主要的语音识别分类方法有样本匹配法，吧特征缝隙提取的一组随时间而变特征矢量序列和事先通过学习后存在机器里的样本序列进行比较，输入特征序列和存储的样本通过一定失真准则比较后可找到和输出特征矢量序列最接近的样本序列，由于自然语言语言速度不是恒定的，故动态时间归正方法是样本匹配法成功的关键。
4.2隐马尔科夫（HMM）模型HMM是目前最强有力的语音识别算法，是对语音信号的时间序列结构所建立的统计模型，是在马尔科夫链的基础上发展起来的。
对语音识别系统而言，通常HMM模型有两个假设前提，一是内部状态的转移只与上一状态有关，一是输出值只与当前状态或当前状态转移有关，除了这两个假设外，他还假设语音是一个严格的马尔科夫过程。
他说一种基于参数模型的统计识别方法，可以视作一个双重随机过程，来模仿人的言语过程，比如用具有有限状态数的马尔科夫链来模拟语音信号统计特性变化的隐含的随机过程，另一个是与马尔科夫链的每一个状态相关联的观测序列的随机过程。
通常我们从左向右的单向的、带自环的、带跨越的HMM拓扑结构来对识别基本建模。
例如一个音素对应一个三至五状态的HMM，一个词对应于构成该词的多个音素的HMM串，而连续语音则对应于词和静音组合起来的HMM串。
HMM模型在某状态j下对应的观察值可以由一组概率bk，k=1,2…m，来描述，它是M个离散可数的随机变量X,也可以由一个观察概率密度函数bj（X）表示，这就是一个连续的HMM，目前运用最广泛的是高斯型，如下公式：4.3人工神经网络（ANN）模型多层神经网络广泛应用于语音模型，不同层之间的神经元通过一定加权系数相互连接，这些加权系数可以在训练过程中学习。
通过模拟人类神经元活动原理，具有自学，联想对比，推理和概括能力。
单个神经元模型如下图：图2单个神经元模型Yk代表某一时刻神经元k的输出，f为激活函数，uk表示第k个神经元的净输入，通过下式计算：x1,x2…xm表示共有m个输入，wk1…wkm分别对应于每个输入的权值，bk称为偏置值，其中激活函数f在该模型中起着很重要的作用，因为一个神经网络分类或者是函数逼近能力，除了和网络拓扑结构有关，还与激活函数有密切的关系，一般传输函数用来控制输入对输出的激活作用以及限制神经元输出的范围既可以将无限输入映射到有限的输出。
现在主流的神经网络有前馈神经网络，它具有很强的学习能力，且结构清晰，便于编程，该网络可以用一个有向无环图表示如下图：图3多层前馈神经网络图5.语言识别的难点及未来发展趋势语音识别面临的主要困难是理论上没有突破，虽然出现了很多新的修正方法，但在识别速度，关键词检测等仍有许多问题亟待解决。
这些困难主要表现在：（1）语音识别对环境依赖性强，经过某一环境的训练学习后，在别的环境下性能有一个急剧的下降。
（2）高噪音环境下语音识别困难，此时对语音不同音频的抽取也很困难。
（3）模型算法大都存在一定缺陷，比如经典的HMM语音识别模型在一些重要方面也有缺陷，既不符合语音信号的实际情况，又使得模型需要的训练量太大，目前以及提出各种HMM改进算法也加入了遗传算法，并行算法等新技术使得HMM的训练和识别更加准确。
（4）我们人类的听觉理解，知识积累学习机制和人脑神经系统的控制机理等方面的认识还不是很清楚，所以仍然有一些技术上的难关。
（5）语音系统涉及众多领域的学科，像语音学，人工智能，模式识别，数理统计，通信学，计算机科学甚至心理学，因此这些学科的发展也制约着语音识别。
语音识别技术是非常重要的人机交互技术，应用语音的自动理解和翻译，可消除人类相互交往语言障碍。