1、語音識別的基本原理
語音識別系統(tǒng)本質上是一種模式識別系統(tǒng)，包括特征提取、模式匹配、參考模式庫等三個基本單元，它的基本結構如下圖所示：
未知語音經過話筒變換成電信號后加在識別系統(tǒng)的輸入端，首先經過預處理，再根據(jù)人的語音特點建立語音模型，對輸入的語音信號進行分析，并抽取所需的特 征，在此基礎上建立語音識別所需的模板。而計算機在識別過程中要根據(jù)語音識別的模型，將計算機中存放的語音模板與輸入的語音信號的特征進行比較，根據(jù)一定 的搜索和匹配策略，找出一系列最優(yōu)的與輸入語音匹配的模板。然后根據(jù)此模板的定義，通過查表就可以給出計算機的識別結果。顯然，這種最優(yōu)的結果與特征的選 擇、語音模型的好壞、模板是否準確都有直接的關系。
2、語音識別的方法
目前具有代表性的語音識別方法主要有動態(tài)時間規(guī)整技術（dtw）、隱馬爾可夫模型（hmm）、矢量量化（vq）、人工神經網絡（ann）、支持向量機（svm）等方法。
動態(tài)時間規(guī)整算法（dynamic time warping，dtw）是在非特定人語音識別中一種簡單有效的方法，該算法基于動態(tài)規(guī)劃的思想，解決了發(fā)音長短不一的模板匹配問題，是語音識別技術中出 現(xiàn)較早、較常用的一種算法。在應用dtw算法進行語音識別時，就是將已經預處理和分幀過的語音測試信號和參考語音模板進行比較以獲取他們之間的相似度，按 照某種距離測度得出兩模板間的相似程度并選擇最佳路徑。
隱馬爾可夫模型（hmm）是語音信號處理中的一種統(tǒng)計模型，是由markov鏈 演變來的，所以它是基于參數(shù)模型的統(tǒng)計識別方法。由于其模式庫是通過反復訓練形成的與訓練輸出信號吻合概率最大的最佳模型參數(shù)而不是預先儲存好的模式樣 本，且其識別過程中運用待識別語音序列與hmm參數(shù)之間的似然概率達到最大值所對應的最佳狀態(tài)序列作為識別輸出，因此是較理想的語音識別模型。
矢量量化（vector quantization）是一種重要的信號壓縮方法。與hmm相比，矢量量化主要適用于小詞匯量、孤立詞的語音識別中。其過程是將若干個語音信號波形或 特征參數(shù)的標量數(shù)據(jù)組成一個矢量在多維空間進行整體量化。把矢量空間分成若干個小區(qū)域，每個小區(qū)域尋找一個代表矢量，量化時落入小區(qū)域的矢量就用這個代表 矢量代替。矢量量化器的設計就是從大量信號樣本中訓練出好的碼書，從實際效果出發(fā)尋找到好的失真測度定義公式，設計出最佳的矢量量化系統(tǒng)，用最少的搜索和 計算失真的運算量實現(xiàn)最大可能的平均信噪比。
在實際的應用過程中，人們還研究了多種降低復雜度的方法，包括無記憶的矢量量化、有記憶的矢量量化和模糊矢量量化方法。
人工神經網絡（ann）是20世紀80年代末期提出的一種新的語音識別方法。其本質上是一個自適應非線性動力學系統(tǒng)，模擬了人類神經活動的原理，具有自 適應性、并行性、魯棒性、容錯性和學習特性，其強大的分類能力和輸入—輸出映射能力在語音識別中都很有吸引力。其方法是模擬人腦思維機制的工程模型，它與 hmm正好相反，其分類決策能力和對不確定信息的描述能力得到舉世公認，但它對動態(tài)時間信號的描述能力尚不盡如人意，通常mlp分類器只能解決靜態(tài)模式分 類問題，并不涉及時間序列的處理。盡管學者們提出了許多含反饋的結構，但它們仍不足以刻畫諸如語音信號這種時間序列的動態(tài)特性。由于ann不能很好地描述 語音信號的時間動態(tài)特性，所以常把ann與傳統(tǒng)識別方法結合，分別利用各自優(yōu)點來進行語音識別而克服hmm和ann各自的缺點。近年來結合神經網絡和隱含 馬爾可夫模型的識別算法研究取得了顯著進展，其識別率已經接近隱含馬爾可夫模型的識別系統(tǒng)，進一步提高了語音識別的魯棒性和準確率。
支持向量機（support vector machine）是應用統(tǒng)計學理論的一種新的學習機模型，采用結構風險最小化原理（structural risk minimization，srm），有效克服了傳統(tǒng)經驗風險最小化方法的缺點。兼顧訓練誤差和泛化能力，在解決小樣本、非線性及高維模式識別方面有許多 優(yōu)越的性能，已經被廣泛地應用到模式識別領域。