语音识别分为哪三种技术

语音识别技术可分为以下三种主要类型：
1. 模式匹配
识别预先录制的单词或短语，存储在模板库中。
当用户说话时，他们的语音与模板相匹配，识别特定单词或短语。
优势：简单且快速，适用于受限的词汇表。
劣势：词汇量有限，对口音和背景噪音敏感度高。
2. 语音识别：隐藏马尔科夫模型 (HMM)
将语音视为一系列状态，每个状态代表声学特征序列。
状态之间的转换由概率分布建模，称为 HMM。
当用户说话时，系统会找到最有可能产生观察语音序列的 HMM 状态序列，从而识别单词。
优势：比模式匹配更健壮，可处理较大的词汇量。
劣势：计算复杂性高，需要大量训练数据。
3. 深度学习
使用神经网络，将原始语音数据直接映射到文本。
网络从大量标记的语音数据中学习识别模式，无需显示特征提取或建模。
优势：高度准确，可处理广泛的说话者和噪音条件。
劣势：训练时间长，需要大量数据，计算资源需求高。