语音识别可分为三个阶段

语音识别是一个复杂的过程，通常分为三个主要阶段：
1. 语音信号处理
在此阶段，原始语音信号经过处理以增强所需的语音特征。
应用的处理技术包括：
降噪
预加重
语音端点检测
2. 特征提取
从处理过的语音信号中提取与语音相关的特征。
常用的特征类型包括：
梅尔频率倒谱系数 (MFCC)
线性预测系数 (LPC)
零点和极点系数 (LPC)
3. 声学建模和语言模型
使用特征来构建声学模型和语言模型。
声学模型预测给定特征序列的语音内容。
使用高斯混合模型 (GMM) 或深度神经网络 (DNN) 建模。
语言模型预测给定语音内容的单词序列。
使用 n 元语法模型或循环神经网络 (RNN) 建模。
通过将声学模型和语言模型相结合，语音识别系统可以将语音信号转换成文本转录。
总结
语音识别是一个多阶段的过程，涉及语音信号处理、特征提取以及声学和语言建模。 每个阶段对识别性能都至关重要，随着技术的发展，语音识别系统不断变得更加准确和可靠。