语音识别用什么算法

一般来说,语音识别的方法有三种：基于声道模型和语音知识的方法、模板匹配的方法以及利用人工神经网络的方法。 该方法起步较早，在语音识别技术提出的开始，就有了这方面的研究，但由于其模型及语音知识过于复杂，现阶段没有达到实用的阶段。

DTW是动态时间规整算法，在语音识别系统中通常用于特定人识别，特定人识别即A用户使用这个语音识别系统，B用户使用就会出现语音识别出错或无法识别的现象。 DTW在语音识别系统中，是一个需要用户事先训练的系统。

在解码阶段，Viterbi算法如同寻宝图，通过动态规划找出最佳的语音路径。 这个过程中的累积概率由三部分构成：观察概率，即声学模型对帧状态转移的预测；语言概率，统计语言模型提供的词汇分布，对于提高识别准确率至关重要；而语言模型过大时，可能会导致无模型识别的混乱局面。

语音识别步骤使用机器学习算法，将特征提取出来的信息与语音库中的信息进行匹配，进而得到文本。 这些算法包括HMM,DNN,RNN,CTC,Transformerandsoon。

声音识别，又称语音识别，是一种计算机技术，可以将说话人的语音转换为文本。 这需要结合语音信号处理、语音识别算法和自然语言处理技术。 语音信号处理包括语音采集、预处理、特征提取和语音压缩。 语音采集包括使用话筒将语音转换为电信号，并将其转换为数字信号。 预处理包括去噪、去除干扰和消除偏移。