语音识别常用算法有哪些

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。语音识别的主要有以下几种：第一种：基于动态时间规整(Dynamic Time Warping)的算法在连续语音识别中仍然是主流方法。该方法的运算量较大，但技术上较简单，识别正确率高。在小词汇量、孤立字(词)识别系统中，也已有许多改进的DTW算法提出。例如，利用频率尺度的DTW算法进行孤立字(词)识别的方法。第二种：基于参数模型的隐马尔可夫模型(HMM)的方法。该算法主要用于大词汇量的语音识别系统，它需要

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1/31语音识别技术核心算法第一部分语音识别流程与组成.2第二部分特征提取技常用的时域特征包括：波形、幅度、频率、相位等。2.频域特征：通过分析语