1、 在语音识别的神秘世界中，统计理论如丝般精细，驱动着核心技术的进步。 HMM-DNN声学模型、语言模型与BeamSearch解码算法共同构建了这一技术的骨架。 语言模型，作为其中的灵魂，通过巧妙的ngram模型，实现了对无限历史信息的高效约束。

2、 语音识别技术是一种将语音转换为文本的技术。 它通常包括两个主要步骤：语音预处理和语音识别。 语音预处理步骤包括语音信号的采集、降噪、分帧、特征提取等操作。 语音识别技术，目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入。

3、 1、动态时间规整(DTW)语音信号的端点检测是进行语音识别中的一个基本步骤，它是特征训练和识别的基础。 所谓端点检测就是在语音信号中的各种段落(如音素、音节、词素)的始点和终点的位置，从语音信号中排除无声段。 在早期，进行端点检测的主要依据是能量、振幅和过零率。 但效果往往不明显。

4、 语音识别是实现语音自动控制的基础。 语音识别起源于20世纪50年代的“口授打字机”梦想，科学家在掌握了元音的共振峰变迁问题和辅音的声学特性之后，相信从语音到文字的过程是可以用机器实现的，即可以把普通的读音转换成书写的文字。