文档介绍：什么是语音识别语音识其余方法语音识别测试方法

　　语音识别技术所包括的领域包含信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。那么你对语音识别了解多少呢?以下是由xx整理有关什么是语音识其余内容，期望大家喜爱!
　　语音识其余介绍
　　和机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是大家长久以来梦寐以求的事情。中国物联网校企联盟形象得把语音识别比做为“机器的听觉系统”。语音识别技术就是让机器经过识别和了解过程把语音信号转变为对应的文本或命令的高技术。　语音识别技术关键包含特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别技术车联网也得到了充足的引用，比如在翼卡车联网中，只需按一键通客服人员口述即可设置目标地直接导航，安全、便捷。
　　语音识其余方法
　　语音识别方法关键是模式匹配法。
　　在训练阶段，用户将词汇表中的每一词依次说一遍，而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和模板库中的每个模板进行相同度比较，将相同度最高者作为识别结果输出。
　　语音识其余关键问题
　　⒈对自然语言的识别和了解。首先必需将连续的讲话分解为词、音素等单位，其次要建立一个了解语义的规则。
　　⒉语音信息量大。语音模式不但对不一样的说话人不一样，对同一说话人也是不一样的，比如，一个说话人在随意说话和认真说话时的语音信息是不一样的。一个人的说话方法伴随时间改变。
　　⒊语音的模糊性。说话者在讲话时，不一样的词可能听起来是相同的。这在英语和汉语中常见。
　　⒋单个字母或词、字的语音特征受上下文的影响，以致改变了重音、音调、音量和发音速度等。
　　⒌环境噪声和干扰对语音识别有严重影响，致使识别率低。
　　语音识别系统的实现
　　语音识别系统选择识别基元的要求是，有正确的定义，能得到足够数据进行训练，含有通常性。英语通常采取上下文相关的音素建模，汉语的协同发音不如英语严重，能够采取音节建模。系统所需的训练数据大小和模型复杂度相关。模型设计得过于复杂以至于超出了所提供的训练数据的能力，会使得性能急剧下降。
　　听写机：大词汇量、非特定人、连续语音识别系统通常称为听写机。其架构就是建立在前述声学模型和语言模型基础上的HMM拓扑结构。训练时对每个基元用前向后向算法取得模型参数，识别时，将基元串接成词，