语音识别技术的基本方法

sui zhe zhi neng she bei de pu ji , li xian yu yin shi bie ji shu zai zhi neng ke fu 、dian hua hui yi 、zhi neng jiao tong deng ling yu lei long fa zhan yin ma er ke fu mo xing ( H M M ) 、dong tai shi jian gui zheng ( D T W ) 、shi liang liang hua ( V Q ) deng ji shu 。sui zhe yan jiu de shen ru , fa xian yi xian xing xi tong li lun wei ji chu de fang fa he yu yin de fei xian xing guo cheng te xing bu neng hen hao de rong he , cai yong fei xian xing li lun yan jiu cheng wei le yu yin shi bie de zhong yao tu po kou 。yu yin shi bie fang fa zhu yao shi mo shi pi pei fa 。zai xun lian jie duan , yong hu jiang ci hui biao zhong de mei yi ci yi ci shuo yi bian , bing qie jiang qi te zheng shi liang zuo wei mo ban cun ru mo ban ku 。zai shi bie jie duan , jiang shu ru yu yin de te zheng shi liang yi ci yu mo ban ku zhong de mei ge mo ban jin xing xiang si du bi jiao , jiang xiang si du zui gao zhe zuo wei shi bie jie guo shu chu 。

语音识别的方法有哪几种？语音识别的方法包括模板匹配、统计建模和深度学习。这些方法可以结合使用，提高准确性和鲁棒性。推荐度：导读语音识别的方隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM) 隐马尔可夫模型是语音识别中最为经典的统计建模方法。HMM能够描述时间序列数据的概率分布，特别适用于语音信号这样具有内在时序结构的数据。在语音识别中，HMM将每个发音单元(如音

yu yin shi bie de fang fa you na ji zhong ？yu yin shi bie de fang fa bao kuo mo ban pi pei 、tong ji jian mo he shen du xue xi 。zhe xie fang fa ke yi jie he shi yong ，ti gao zhun que xing he lu bang xing 。tui jian du ：dao du yu yin shi bie de fang " 语音识别方法主要是模式匹配法。在训练阶段，用户将词汇表中的每一词依次说一遍，并且将其特征矢量作为模板存入模板库。在识别阶段，将输入语音的特征矢量依次与模板库中的每个模板进行相似度比较，将相似度最高者作为识别结果输出。

yin ma er ke fu mo xing ( H i d d e n M a r k o v M o d e l , H M M ) yin ma er ke fu mo xing shi yu yin shi bie zhong zui wei jing dian de tong ji jian mo fang fa 。H M M neng gou miao shu shi jian xu lie shu ju de gai lv fen bu , te bie shi yong yu yu yin xin hao zhe yang ju you nei zai shi xu jie gou de shu ju 。zai yu yin shi bie zhong , H M M jiang mei ge fa yin dan yuan ( ru yin " 随着智能设备的普及，离线语音识别技术在智能客服、电话会议、智能交通等领域雷龙发展隐马尔可夫模型(HMM)、动态时间规整(DTW)、矢量量化(VQ)等技术。随着研究的深入，发现以线性系统理论为基础的方法和语音的非线性过程特性不能很好的融合，采用非线性理论研究成为了语音识别的重要突破口。