语音识别技术综述
语音识别技术文献综述
语音识别技术综述The summarization of speech recognition张永双苏州大学苏州江苏摘要本文回顾了语音识别技术的发展历史，综述了语音识别系统的结构、分类及基本方法，分析了语音识别技术面临的问题及发展方向。
关键词：语音识别；特征；匹配AbstactThis article review the courses of speech recognition technology progress ,summarize the structure,classifications and basic methods of speech recognition system and analyze the direction and the issues which speech recognition technology development may confront with. Key words: speech recognition;character;matching引言语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。
语音识别是一门交叉学科，所涉及的领域有信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等，甚至还涉及到人的体态语言（如人民在说话时的表情手势等行为动作可帮助对方理解）。
其应用领域也非常广，例如相对于键盘输入方法的语音输入系统、可用于工业控制的语音控制系统及服务领域的智能对话查询系统，在信息高度化的今天，语音识别技术及其应用已成为信息社会不可或缺的重要组成部分。
1.语音识别技术的发展历史语音识别技术的研究开始二十世纪50年代。
1952年，AT&Tbell实验室的Davis等人成功研制出了世界上第一个能识别十个英文数字发音的实验系统：Audry系统。
60年代计算机的应用推动了语音识别技术的发展，提出两大重要研究成果：动态规划(Dynamic Planning，DP)和线性预测分析(Linear Predict，LP)，其中后者较好的解决了语音信号产生模型的问题，对语音识别技术的发展产生了深远影响。
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。
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。
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。
语音识别技术综述
语音识别技术综述随着技术的不断发展，语音识别技术作为其中重要的一部分，已经广泛应用于各个领域。
本文将围绕语音识别技术进行综述，介绍其发展历程、现状以及未来趋势。
语音识别技术是一种将人的语音转换为文本或其他形式的信息，以实现人机交互的技术。
这种技术在许多领域都有广泛的应用，如智能家居、车载系统、智能客服等，为人们的生活和工作带来了极大的便利。
语音识别技术主要涉及三个方面的内容：语音转换、语音识别算法和深度学习算法。
语音转换是将声音信号转换为数字信号的过程，便于计算机处理。
语音识别算法是通过对数字信号进行分析，提取出其中的特征，以识别语音内容。
深度学习算法则是在语音识别算法的基础上，利用大规模数据进行训练，提高识别准确率和效率。
目前，国内外对于语音识别技术的研究已经非常活跃。
在技术方面，随着深度学习技术的发展，端到端语音识别技术得到了广泛应用。
端到端语音识别技术是一种基于数据驱动的语音识别技术，可以有效地提高语音识别的准确率和效率。
同时，研究人员还在探索更为先进的模型和算法，以进一步提高语音识别的性能。
在应用方面，语音识别技术已经广泛应用于智能家居、车载系统、智能客服等领域。
在智能家居领域，语音识别技术可以实现对家居设备的智能控制，提高家居的便利性和舒适性。
在车载系统领域，语音识别技术可以实现智能语音助手、智能导航等功能，提高驾驶体验和行车安全。
在智能客服领域，语音识别技术可以快速准确地识别用户的问题和需求，提供更好的客户服务。
未来，语音识别技术将继续发展和进步。
一方面，技术的进步将会提高语音识别的准确率和效率，甚至实现多语种、远距离、噪音环境下的语音识别。
另一方面，行业应用的发展将会推动语音识别技术的普及和应用范围的扩大，例如在智能医疗、智能工业、智能安防等领域的应用。
随着用户体验的追求，语音识别技术将会与其他交互方式相结合，实现更加自然、便捷的人机交互。
总之，语音识别技术作为领域的重要部分，已经取得了显著的进展。
语音识别综述
● 第二部分：从隐含层空间到输出层空间的线性合并 层
第 j 个输出
m
y j
h j wij
i 1
1 j q
其中：w ij 为第 i 个隐单元与第 j 个输出之间的连接
权值；
y 为 q 维的输出向量,即 yy1,y2, yqT 。
RBF网络的学习
在RBF网络中可以调整的参数有：隐节点激 励函数，隐节点中心和半径，隐层节点个数和 隐层至输出的连接权值。RBF网络的学习方法 有两种：
特征提取的方法
一、线性预测系数（LPC） 二、LPC倒谱系数（LPCC） 三、Mel频率倒谱系数（MFCC） 四、LPC梅尔倒谱系数（LPCC） 五、zcpa特征
LPC 倒谱 依据语音信号产生的生理和数学模型可知，语音信号是音
源激励分量与声道冲激响应、辐射模型三者相卷积的产物。 因此通过语音信号的倒谱分析可有效地分离激励成分与声道 成分。
语音识别与语言学和人工智能有密切联系。语音识别的重大进 展可能并不是来自分析、自适应模式匹配及计算机运算等方面 的进一步研究，而是来自语言感知、语言产生、语音学、语言 学及心理学的研究。
语音识别的原理
预处理
待识别的语音经过话筒变成电信号后加在识别系统的输入端， 首先要经过预处理。预处理包括反混叠失真滤波、预加重和端 点检测。经过预处理后，按照一定的特征提取方法产生语音特 征参数，这些特征参数的时间序列便构成了待识别语音模式， 将其与已经存储在的参考模式逐一进行比较（模式匹配），最 佳（由判决规则确定）的参考模式便是识别结果。参考模式是 在系统使用前获得并存储起来的，为此，要输入一系列已知语 音信号，提取它们的特征作为参考模式，这一过程称为训练。
电子信息科学技术中的语音识别与合成技术综述
电子信息科学技术中的语音识别与合成技术综述概述：语音识别与合成技术是电子信息科学技术领域中与语音相关的重要研究方向。
语音识别技术旨在将人类语音转化为可被计算机理解的文本或命令，并且能够对其进行分析和处理。
语音合成技术则是利用计算机生成具有自然语调和音质的人工语音。
这两项技术的发展，不仅在智能语音助手、智能语音交互等领域具有广泛应用，也对改善人机交互、提升用户体验以及辅助特殊人群有着重要的意义。
一、语音识别技术1.1 自动语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）自动语音识别是将连续的语音信号转化为计算机可处理的文本或命令的技术。
该技术主要包括语音信号的前端处理、特征提取、声学模型训练和解码等步骤。
前端处理主要用于去除噪音、提取特征，如基于梅尔倒谱系数（Mel Frequency Cepstral Coefficients, MFCC）等；声学模型训练使用机器学习算法，如隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）、深度学习模型等；解码过程通过比对输入语音信号与模型，找出最有可能的文本结果。
1.2 语音识别技术的应用语音识别技术在许多领域都得到了广泛的应用，例如：语音助手，如苹果的Siri、亚马逊的Alexa、微软的Cortana；电话自动语音应答系统；智能家居控制；智能医疗辅助，如通过语音识别技术提取病历信息等。
二、语音合成技术2.1 文本到语音合成（Text-to-Speech Synthesis, TTS）文本到语音合成技术是将文本转化为具有自然语调和音质的人工语音的技术。
该技术的主要步骤包括文本分析、音素转换、声学模型训练、合成参数生成和波形合成等。
音素转换是将输入文本中的字符转换为音素，即语音的最小发音单位；声学模型训练使用机器学习方法，如决策树、深度学习模型等；合成参数生成通过模型推断生成合成音频。
2.2 语音合成技术的应用语音合成技术广泛应用于多种场景，如：个人助手，通过合成语音提供信息、播报新闻等；有声阅读，将电子书转化为语音播放；导航系统，提供语音指引；语音教育，通过合成语音实现语言学习、拼读等。
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。
基于深度学习的语音识别技术综述
基于深度学习的语音识别技术综述第一章引言语音识别技术是指通过计算机对人类语音进行自动识别和转化的技术。
它在智能语音助手、语音翻译、自动语音识别等领域发挥着重要作用。
基于深度学习的语音识别技术由于其出色的性能表现和灵活性，近年来得到了广泛的研究和应用。
本文将对基于深度学习的语音识别技术进行综述，分析其原理、方法和应用现状。
第二章传统语音识别技术传统的语音识别技术主要基于统计建模，如隐马尔可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）。
这些方法在一定程度上能够实现语音识别的功能，但由于其复杂度和限制性，仍存在一些问题，如模型复杂度高、优化难度大等。
第三章深度学习基础深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟神经网络的结构和功能来实现学习和决策。
其中，深度神经网络（DNN）是深度学习的核心模型之一，其通过多层网络结构进行特征学习和模式识别。
此外，还有循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）等深度学习模型。
第四章基于深度学习的语音识别技术4.1 声学建模声学建模是语音识别的关键环节之一，它是通过深度神经网络对声音信号进行特征提取和模式建模。
通过训练深度神经网络模型，可以获取声学特征，并用于识别和分类任务中。
4.2 语言模型语言模型是对语言规则和语义信息的建模，用于增强语音识别的效果。
深度学习在语言模型中的应用主要包括RNN和长短时记忆网络（LSTM），通过对语言序列进行建模和预测，提高了语音识别的准确性和鲁棒性。
4.3 优化算法深度学习模型的训练依赖于优化算法，常用的包括梯度下降、自适应学习率和正则化等。
这些算法能够加速模型的收敛，提高模型的泛化能力。
第五章应用与挑战5.1 语音助手基于深度学习的语音识别技术为语音助手的开发提供了重要支持。
语音助手能够实现语音搜索、语音控制等功能，为用户提供便利的智能化服务。
5.2 语音翻译深度学习在语音翻译中的应用也取得了一定的进展，通过对不同语言之间的语音进行识别和翻译，能够实现实时的语音翻译功能。
语音识别综述PPT课件.ppt
• 性能（ 用720小时的语音数据训练）
– 从：原先的4周时间
– 10/8/2024 到：现在的3天时间
18
提纲
• 语音识别简介 • 主流方法 • 技术现状
10/8/2024
19
技术现状──识别效果
• 识别率
– 美国：广播语音可达80％ – 中国：有较强噪声的朗读语音：70％左右 – 距离实用还有相当大的距离
– 中国：声学所，自动化所，清华，北大
10/8/2024
5
语音识别简介──主要应用
• 主要应用
– 桌面输入法（ViaVoice）：噪音、方言问题 – 电话语音服务器：中国现阶段主要应用 – 手机、PDA命令：比较热的方向，噪音、方言 – 智能交互：信息亭，飞行员训练
10/8/2024
6
提纲
• 语音识别简介 • 主流方法 • 技术现状
• 语言模型
– 已知发音串写出词串 – P(S|LP)P(P|L)P(L|W)P(W|A)P(A) – 其中，W是字串，A是读音串，L是词串，P是
词性串，S是词义串
• 主流方法
– 三元语法：Tri-gram
10/8/2024
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主流方法──搜索算法
• 搜索（解码）
– 识别的主要过程 – 通过搜索找到某一概率（P(W)）最大化的字串
技术现状──美国语音行业现状
• 工业界
– 总体是近乎亏损，通过整合来降低成本 – 整盘后盈利或持平的可能已经出现
• 学术界
– 做大系统的单位减少，专注于创新性的小项目/子课题的研究
• DARPA（Defense Advanced Research Projects Agency ）
– 集中资源扶植主力单位，不鼓励小而全的单位 – 对创新研究的小任务也有明确的整合要求 – 已完成实际需求为目的
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语音辨别技术综述语音辨别技术综述电子信息工程2010 级 1 班郭珊珊【纲要】跟着计算机办理能力的快速提升，语音辨别技术获得了飞快发展，该技术的发展和应用改变了人们的生产和生活方式，正逐渐成为计算机办理技术中的要点技术。
语音技术的应用已经成为一个拥有竞争性的新兴高技术家产。
【要点词】语音辨别；语音辨别原理；语音辨别发展；产品语音辨别是以语音为研究对象，经过语音信号办理和模式辨别让机器人自动辨别和理解人类口述的语言。
语音辨别技术就是让机器经过辨别和理解过程把语音信号转变成相应的命令或文本的高新技术。
1语音识其余原理语音辨别系统本质是一种模式辨别系统，包含特色提取、模式般配、参照模式库等三个基本单位元。
未知语音经过话筒变换成电信号后加载识别系统的输入端，第一经过预办理，再依据人的语音特色成立语音模型，对输入的语音信号进行剖析，并抽取所需特色，在此基础上成立语音辨别所需的模板。
计算机在辨别过程中要依据语音识其余模型，将计算机中寄存的语音模板与输入的语音信号的特色进行比较，依据必定的搜寻和般配策略，找出一系列最优的与输入语音般配的模板。
而后依据此模板的定义，经过查表可给出计算机的辨别结果。
这类最优的结果与特色的选择、语音模型的利害、模板能否正确都有直接的关系。
2语音辨别系统的分类语音辨别系统能够依据对输入语音的限制加以分类。
2.1 从说话者与辨别系统的有关性考虑能够将辨别系统分为 3 类： (1) 特定人语音辨别系统：仅考虑关于专人的话音进行识别； (2) 非特定人语音系统：识其余语音与人没关，往常要用大批不一样人的语音数据库对识别系统进行学习； (3) 多人的辨别系统：往常能辨别一组人的语音，或许成为特定组语音辨别系统，该系统仅要求对要识其余那组人的语音进行训练。
2.2 从说话的方式考虑也能够将辨别系统分为 3 类： (1) 孤立词语音辨别系统：孤立词辨别系统要求输入每个词后要停留； (2) 连结词语音辨别系统：连结词输入系统要求对每个词都清楚发音，一些连音现象开始出现； (3) 连续语音辨别系统：连续语音输入是自然流畅的连续语音输入，大批连音和变音会出现。
2.3 从辨别系统的词汇量大小考虑也能够将辨别系统分为 3 类： (1) 小词汇量语音辨别系统。
往常包含几十个词的语音辨别系统。
(2) 中等词汇量的语音辨别系统。
往常包含几百个词到上千个词的辨别系统。
(3) 大词汇量语音辨别系统。
往常包含几千到几万个词的语音辨别系统。
跟着计算机与数字信号办理器运算能力以及辨别系统精度的提升，辨别系统依据词汇量大小进行分类也不停进行变化。
目前是中等词汇量的辨别系统到未来可能就是小词汇量的语音辨别系统。
这些不一样的限制也确立了语音辨别系统的困难度。
3语音辨别技术的发展3.1 外国研究历史及现状50语音识其余研究工作能够追忆到年月 AT&T贝尔实验室的Audry20 世纪系统，它是第一个能够辨别十个英文数字的语音辨别系统。
但真切获得本质性进展，并将其作为一个重要的课题展开研究则是在60 年月末 70 年月初。
这第一是因为计算机技术的发展为语音识其余实现供给了硬件和软件的可能，更重要的是语音信号线性展望编码（ LPC）技术和动向时间规整（ DTW）技术的提出，有效的解决了语音信号的特色提取和不等长般配问题。
这一期间的语音辨别主要鉴于模板般配原理，研究的领域限制在特定人，小词汇表的孤立词识别，实现了鉴于线性展望倒谱和DTW技术的特定人孤立词语音辨别系统；同时提出了矢量量化 (VQ)和隐马尔可夫模型 (HMM)理论。
跟着应用领域的扩大，小词汇表、特定人、孤立词等这些对语音识其余拘束条件需要放宽，与此同时也带来了很多新的问题：第一，词汇表的扩大使得模板的选用和成立发生困难；第二，连续语音中，各个音素、音节以及词之间没有显然的界限，各个发音单位存在受上下文激烈影响的共同发音（Co-articulation ）现象；第三，非特定人辨别时，不一样的人说相同的话相应的声学特色有很大的差别，即便相同的人在不一样的时间、生理、心理状态下，说相同内容的话也会有很大的差别；第四，识其余语音中有背景噪声或其余扰乱。
所以原有的模板般配方法已不再合用。
实验室语音辨别研究的巨大打破产生于20 世纪 80 年月末：人们终于在实验室打破了大词汇量、连续语音和非特定人这三大阻碍，第一次把这三个特征都集成在一个系统中，比较典型的是卡耐基梅隆大学(CarnegieMellonUniversity)的 Sphinx 系统，它是第一个高性能的非特定人、大词汇量连续语音辨别系统。
这一期间，语音辨别研究进一步走向深入，其明显特色是 HMM模型和人工神经元网络(ANN)在语音辨别中的成功应用。
HMM模型的宽泛应用应归功于 AT&TBell 实验室 Rabiner 等科学家的努力，他们把本来晦涩的 HMM纯数学模型工程化 , 进而为更多研究者认识和认识，进而使统计方法成为了语音辨别技术的主流。
统计方法将研究者的视野从微观转向宏观，不再故意追求语音特色的细化，而是更多地从整体均匀（统计）的角度来成立最正确的语音辨别系统。
在声学模型方面，以 Markov 链为基础的语音序列建模方法 HMM（隐式 Markov 链）比较有效地解决了语音信号短时稳固、长不时变的特征，并且能依据一些基本建模单元结构成连续语音的句子模型，达到了比较高的建模精度和建模灵巧性。
在语言层面上，经过统计真切大规模语料的词之间同现概率即 N 元统计模型来区分辨别带来的模糊音和同音词。
此外，人工神经网络方法、鉴于文法例则的语言办理体制等也在语音辨别中获得了应用。
20 世纪 90 年月先期，很多有名的大企业如 IBM、苹果、 AT＆ T 和 NTT都对语音辨别系统的适用化研究投以巨资。
语音辨别技术有一个很好的评估体制，那就是识其余正确率，而这项指标在 20 世纪 90 年月中后期实验室研究中获得了不停的提升。
比较有代表性的系统有：IBM 企业推出的 ViaVoice 和 DragonSystem 企业的 NaturallySpeaking,Nuance 企业的NuanceVoicePlatform 语音平台， Microsoft的Whisper,Sun 的 VoiceTone 等。
此中 IBM 企业于 1997 年开发出汉语ViaVoice 语音辨别系统，次年又开发出能够辨别上海话、广东话和四川话等地方口音的语音辨别系统ViaVoice'98 。
它带有一个32,000 词的基本词汇表，能够扩展到65,000 词, 还包含办公常用词条，拥有“纠错体制”，其均匀识别率能够达到 95%。
该系统对新闻语音辨别拥有较高的精度，是目前拥有代表性的汉语连续语音辨别系统。
3.2 国内研究历史及现状我国语音辨别研究工作起步于五十年月，但最近几年来发展很快。
研究水平也从实验室逐渐走向适用。
从1987 年开始履行国家863 计划后，国家 863 智能计算机专家组为语音辨别技术研究特意立项，每两年转动一次。
我国语音辨别技术的研究水平已经基本上与外国同步，在汉语语音辨别技术上还有自己的特色与优势，并达到国际先进水平。
中科院自动化所、声学所、清华大学、北京大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学、中国科技大学、北京邮电大学、华中科技大学等科研机构都有实验室进行过语音辨别方面的研究，此中拥有代表性的研究单位为清华大学电子工程系与中科院自动化研究所模式辨别国家要点实验室。
清华大学电子工程系语音技术与专用芯片设计课题组，研发的非特定人汉语数码串通续语音辨别系统的辨别精度，达到 94.8%（不定长数字串）和 96.8%（定长数字串）。
在有5%的拒识率状况下，系统辨别率能够达到96.9%（不定长数字串）和 98.7%（定长数字串），这是目前国际最好的辨别结果之一，其性能已经靠近适用水平。
研发的 5000 词邮包校核非特定人连续语音辨别系统的辨别率达到98.73%，前三选辨别率达99.96%；并且能够识别一般话与四川话两种语言，达到适用要求。
中科院自动化所及其所属模式科技 (Pattek) 企业 2002 年公布了他们共同推出的面向不一样计算平台和应用的“天语”中文语音系列产品—— PattekASR ，结束了中文语音辨别产品自 1998 年以来向来由外国企业垄断的历史。
4语音识其余方法一般来说 , 语音识其余方法有三种：鉴于声道模型和语音知识的方法、模板般配的方法以及利用人工神经网络的方法。
4.1 鉴于语音学和声学的方法该方法起步较早，在语音辨别技术提出的开始，就有了这方面的研究，但因为其模型及语音知识过于复杂，现阶段没有达到适用的阶段。
往常以为常用语言中有有限个不一样的语音基元，并且能够经过其语音信号的频域或时域特征来区分。
这样该方法分为两步实现：第一步，分段和标号把语音信号准时间分红失散的段，每段对应一个或几个语音基元的声学特征。
而后依据相应声学特征对每个分段给出邻近的语音标号第二步，获得词序列依据第一步所得语音标号序列获得一个语音基元网格，从字典获得有效的词序列，也可联合句子的文法和语义同时进行。
4.2 模板般配的方法模板般配的方法发展比较成熟，目前已达到了适用阶段。
在模板般配方法中，要经过四个步骤：特色提取、模板训练、模板分类、判决。
常用的技术有三种：动向时间规整 (DTW)、隐马尔可夫（ HMM）理论、矢量量化（ VQ）技术。
动向时间规整(DTW)语音信号的端点检测是进行语音辨别中的一个基本步骤，它是特色训练和识其余基础。
所谓端点检测就是在语音信号中的各样段落( 如音素、音节、词素 ) 的始点和终点的地点，从语音信号中清除无声段。
在初期，进行端点检测的主要依照是能量、振幅和过零率。
但效果常常不显然。
60 年月日本学者 Itakura 提出了动向时间规整算法(DTW：DynamicTimeWarping) 。
算法的思想就是把未知量均匀的升长或缩短 , 直到与参照模式的长度一致。
在这一过程中，未知单词的时间轴要不均匀地歪曲或弯折，以使其特色与模型特色对正。
隐马尔可夫法(HMM)隐马尔可夫法 (HMM)是 70 年月引入语音辨别理论的，它的出现使得自然语音辨别系统获得了本质性的打破。
HMM方法现已成为语音识其余主流技术，目前大部分大词汇量、连续语音的非特定人语音辨别系统都是鉴于HMM模型的。
HMM是对语音信号的时间序列结构成立统计模型，将之看作一个数学上的两重随机过程：一个是用拥有有限状态数的Markov 链来模拟语音信号统计特征变化的隐含的随机过程，另一个是与 Markov 链的每一个状态有关系的观察序列的随机过程。
前者通事后者表现出来，但前者的详细参数是不行测的。