语音识别综述
语音识别技术综述
语音识别技术综述
语音识别技术是一种将语音信号转化为文本或命令的技术，近年来得到了广泛的应用和发展。
本文将从技术原理、应用领域、发展趋势等方面对语音识别技术进行综述。
语音识别技术的原理主要是通过对语音信号的采集、分析和识别来实现文本转化。
这涉及到信号处理、模式识别、机器学习等多个领域的知识。
随着深度学习等技术的发展，语音识别的准确率和速度得到了显著提升。
语音识别技术在各个领域都有着广泛的应用。
在智能手机、智能音箱等设备上，语音助手已经成为了日常生活中不可或缺的一部分。
在医疗、金融、教育等领域，语音识别技术也发挥着重要作用，提高了工作效率和用户体验。
语音识别技术的发展趋势主要体现在以下几个方面：一是多语种、多方言的识别能力不断提升，满足不同用户的需求；二是语音合成技术的发展，实现更加自然流畅的语音交互；三是结合其他传感技术，实现更加智能化的人机交互。
总的来说，语音识别技术作为人机交互的重要手段，正在逐步改变我们的生活方式。
随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，相信语音识别技术将会发挥出更加重要的作用，为人类带来更多便利和惊喜。
希望本文的综述能够为读者对语音识别技术有更深入的了
解和认识。
语音识别技术的阐述并举例说明
语音识别技术的阐述并举例说明1. 语音识别技术的概述在当今这个信息爆炸的时代，语音识别技术可谓是一个火热的领域。
简单来说，它就是让计算机“听懂”人类说话，把语音转换成文字。
想想看，以前咱们打字得慢吞吞的，现在只要“嘿，你好”，手机就能把你说的话变成文字，简直就像是在和外星人聊天！这种技术背后的原理其实挺复杂的，但咱们不必深究，简单理解就好。
1.1 语音识别的工作原理语音识别技术的工作原理其实就是把声音信号变成数字信号，再通过一些算法分析这个信号，最后识别出你说的内容。
就像是把你在大街上听到的音乐变成乐谱，虽然中间的过程可能有点曲折，但最后能听出个所以然来。
不过，别以为这就简单，想让计算机分清楚“我爱你”和“我爱鱼”可得下不少功夫呢！1.2 语音识别的发展历程语音识别的发展也可谓是一波三折。
从最初的只支持简单命令的系统，到现在的智能助手，真是翻天覆地的变化。
记得早些年，咱们说话时，系统经常听错，结果出来的文字让人哭笑不得。
可是，现在的技术已经进步了不少，能适应不同的口音、语速，甚至能理解一些俚语，真是让人叹为观止！2. 语音识别的应用场景那么，语音识别到底能用在哪里呢？这就不得不提到它的广泛应用了。
无论是日常生活还是工作中，语音识别技术都在悄悄改变着我们的方式。
2.1 智能助手大家一定听说过 Siri、Alexa 这些智能助手吧？它们的工作原理就是利用语音识别技术，帮助我们完成各种任务。
想查天气、定闹钟，甚至找餐馆，只要说出来，助手就能帮你搞定。
试想一下，早上起床的时候懒得动，只要躺在床上说：“给我来杯咖啡”，不久后咖啡就送到手边，简直就是现代人的梦想生活啊！2.2 客服服务再比如在客服领域，语音识别技术也发挥了大作用。
想想打客服热线的情景，你说：“我想投诉。
” 这句话通过语音识别系统，能迅速进入正确的处理流程，不再让你等得心急火燎。
以往那些烦人的按键导航真是让人心累，现在只需说出你的需求，简单明了，真是让人感觉“技术改变生活”不是空话！3. 语音识别的未来发展当然，语音识别的未来还有更多可能。
自然语言处理和语音识别技术综述
自然语言处理和语音识别技术综述随着人工智能技术的迅猛发展，自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）和语音识别（speech recognition）技术也逐渐成为了人工智能领域的重要研究方向之一。
NLP技术用于处理人类语言，以便计算机能够理解和产生与之相关的任务。
语音识别技术则是指将语音转换为文本或控制命令等计算机能够理解和执行的任务。
本文将从NLP和语音识别的基本原理、技术应用和未来发展等方面进行综述。
一、基本原理1.自然语言处理基本原理自然语言处理技术的基本原理包括文本处理、语言识别、语言生成和语义分析等步骤。
文本处理主要是对文本进行清洗、分词、词性标注、句法分析等操作，以便计算机理解文本特征和意图。
语言识别则是指将自然语言转换为计算机可处理的形式。
语言生成则是生成人类可识别的自然语言。
语义分析则是指根据文本的上下文和背景进行分析，理解语言的真实含义。
2.语音识别基本原理语音识别技术基本原理包括信号处理、模型训练和模型推断等步骤。
信号处理主要是对输入的语音信号进行降噪、预处理和特征提取等操作，以便将语音信号转换为计算机可处理的形式。
模型训练则是利用机器学习等技术，对大量训练数据进行学习和优化，使得计算机能够准确地识别不同的语音信号。
模型推断则是在训练好的模型的基础上，对输入的语音信号进行分类和识别。
二、技术应用1.自然语言处理技术应用自然语言处理技术被广泛应用于问答系统、机器翻译、文本摘要、情感分析、智能客服等领域。
问答系统是利用自然语言处理技术，实现对自然语言问题的智能回答。
机器翻译则是利用自然语言处理技术实现对不同语言之间的翻译。
文本摘要则是利用自然语言处理技术实现对文本的自动总结和归纳。
情感分析则是利用自然语言处理技术实现对文本中情感色彩的自动识别和分类。
智能客服则是利用自然语言处理技术实现对用户提问的的实时解答和响应。
2.语音识别技术应用语音识别技术被广泛应用于语音输入、智能客服、声纹识别、语音控制等领域。
语音识别技术综述
模型参数得到后可以用 Viterbi 算法来确定与观察序列对 应的最佳的状态序列。建好模型后，在识别阶段就是要计算 每个模型产生观察符号序列的输出概率，输出概率最大的模 型所表示的词就是我们的识别结果。这个过程计算量很大， 有人提出了前向-后向算法， 大大减少了计算量， 已经被广泛采 用， 关于它们的各种改进方法也被大量提出。 ANN 在语音识别中的应用是现在研究的又一热点。 ANN 本质上是一个自适应非线性动力学系统，是由结点互连组成 的计算网络， 模拟了人类大脑神经元活动的基本原理， 具有自 学习能力、 记忆、 联想、 推理、 概括能力和快速并行实现的特点， 同时还具备自组织、自适应的功能。这些能力是 HMM 模型 不具备的， 可用于处理一些环境信息十分复杂， 背景知识不清 楚， 推理规则不明确的问题， 允许样品有较大的缺损、 畸变， 因 此对于噪声环境下非特定人的语音识别问题来说是一种很好 的解决方案。目前大部分应用神经网络的语音识别系统都采 用了 BP 网并取得了较好的识别效果。 将 ANN 与 HMM 结合分别利用各自优点进行识别将是 今后的一条研究途径。二者结合的混合语音识别方法的研究 开始于上世纪 90 年代， 目前已有一些方法将 ANN 辅助 HMM 进行计算和学习概率参数。 语言模型主要分为规则模型和统计模型两种。统计语言 模型是用概率统计的方法来揭示语言单位内在的统计规律， 其中 N-Gram 简单有效， 被广泛使用。N-Gram 模型基于这样 一种假设： n 个词的出现只与前面 N-1 个词相关， 第 而与其它 任何词都不相关， 整句的概率就是各个词出现概率的乘积。 这 些概率可以通过直接从语料库中统计 N 个词同时出现的次数 得到。常用的是二元的 Bi-Gram 和三元的 Tri-Gram。 5 总结 尽管语音识别技术已经取得了长足的进步，而语音识别 系统也层出不穷， 不断的改变人类现有的生活方式， 但其比较 成功的应用也只是在某些特定的领域，谈不上大规模广泛的 应用。只有建立从声学、 语音学到语言学的知识为基础、 以信 息论、模式识别数理统计和人工智能为主要实现手段的语音 处理机制，把整个语音识别过程从系统工程的高度进行分析 构建， 才有可能获得能与人类相比的高性能的、 完整的计算机 语音识别系统。 参考文献： [1] 易克初,田斌.付强.语音信号处理[M].国防工业出版社,2000. [2] 胡航.语音信号处理[M].哈尔滨工业大学出版社,2000. [3] 赵力.语音信号处理[M].机械工业出版社,2003. [4] 张卫清.语音识别算法的研究[D].南京理工大学 （硕士生论 文） ,2004. [5] 何湘智.语音识别研究与发展[J].计算机与现代化,2002(3).
语音识别技术中声学特征提取方法综述
语音识别技术中声学特征提取方法综述语音识别技术近年来取得了重大的突破和进展，成为人工智能领域的一个重要研究方向。
在语音识别技术中，声学特征提取是其中一个关键步骤，它对于提高语音识别的准确性和稳定性起到了至关重要的作用。
本文将对语音识别技术中声学特征提取方法进行综述，包括常用的声学特征提取方法以及它们的优缺点。
首先，传统的声学特征提取方法之一是基于梅尔频率倒谱系数（MFCC）。
MFCC是一种经典的声学特征提取方法，首先将语音信号划分为短时帧，然后对每一帧的语音信号进行预加重、傅里叶变换、Mel滤波器组计算、对数运算和离散余弦变换等一系列处理步骤，最后得到每一帧的MFCC特征向量。
MFCC具有良好的语音识别性能，能够有效地捕捉语音的频谱特征，并且具有较好的鲁棒性。
然而，MFCC方法也存在一些问题。
首先，它忽略了语音信号中的时序信息，只考虑了每一帧的频谱特征，导致了一定程度上的信息丢失。
其次，MFCC方法对噪声比较敏感，当噪声较大时，MFCC方法的性能会下降。
因此，为了克服这些问题，研究人员提出了一系列改进的声学特征提取方法。
一种改进的声学特征提取方法是时域特征提取。
时域特征提取方法直接利用语音信号的时域波形进行分析，在声学特征提取的过程中考虑了时序信息。
常用的时域特征提取方法包括短时能量、短时过零率和短时自相关函数等。
这些时域特征能够有效地捕捉语音信号的瞬时特性和周期性，从而提高语音识别的准确性和稳定性。
另一种改进的声学特征提取方法是基于深度学习的特征提取方法。
深度学习是近年来兴起的一种机器学习方法，具有强大的模型拟合能力和特征学习能力。
基于深度学习的声学特征提取方法通过利用深度神经网络自动学习语音信号中的抽象特征，取代了传统的手工设计的特征提取方法。
常用的基于深度学习的声学特征提取方法包括深度神经网络(DNN)和卷积神经网络(CNN)等。
这些方法在语音识别任务中取得了显著的性能提升，成为当前研究的热点方向。
基于深度学习的语音识别技术研究综述
基于深度学习的语音识别技术研究综述摘要：语音识别是人工智能领域的重要研究方向之一。
传统的语音识别技术主要基于概率图模型，如隐马尔可夫模型(HMM)。
然而，这些方法在处理复杂语音任务时面临挑战。
近年来，深度学习方法的快速发展为语音识别带来了革命性的进展。
深度学习通过多层神经网络结构和大量标注数据提高了语音识别的准确性和性能。
本文将综述基于深度学习的语音识别技术的发展和应用。
1. 引言语音识别是一项关键技术，广泛应用于语音助手、语音控制和自动语音转换等领域。
传统的语音识别方法需要手工设计特征，然而，这些特征难以捕捉到语音中隐含的丰富信息，导致性能的瓶颈。
深度学习基于神经网络的方法可以自动学习特征，从而解决了传统方法的限制。
2. 深度学习在语音识别中的应用2.1 基本结构深度学习在语音识别中的应用主要基于循环神经网络(RNN)、卷积神经网络 (CNN) 和长短时记忆网络(LSTM)等结构。
RNN和LSTM可以捕捉到时序信息，而CNN则可以提取语音信号的局部特征。
2.2 特征表示深度学习方法通过学习将原始语音信号转换为高级表示，用于语音识别任务。
这些高级表示可以是时间频率图谱、梅尔频率倒谱系数（MFCC）、倒谱包络和深度神经网络特征等。
2.3 训练和优化深度学习模型的训练通常采用反向传播算法以及随机梯度下降等优化算法。
此外，基于深度学习的语音识别还可以使用迁移学习和增量学习等技术来提高训练效果。
3. 数据集和评价指标深度学习方法在语音识别任务中需要大量的标注数据进行训练。
开源的语音数据集如LibriSpeech、TIMIT和Switchboard等为研究者提供了丰富的数据资源。
评价指标主要包括错误率（WER）、准确率（Accuracy）和对齐错误率（Alignment Error Rate）等。
4. 深度学习在语音识别中的挑战尽管深度学习在语音识别任务中取得了显著的进展，但仍面临一些挑战。
首先，缺乏大规模标注数据集限制了模型的性能。
说话人识别方法综述
说话人识别方法综述【综述】随着语音识别技术和人工智能技术的不断发展，说话人识别技术已经逐渐成为了人们研究的热点和难点。
说话人识别技术是指计算机通过语音信号识别说话人的身份，实现自动说话人识别。
在实际应用中，说话人识别技术已经广泛应用于身份认证、声纹加密、电话客服等领域。
本文将就说话人识别技术的算法、特点及应用做一综述。
【算法】1.基于GMM-UBM的方法GMM-UBM（Gaussian Mixture Model-Universal Background Model）方法是一种经典的说话人识别算法，它利用GMM模型对语音信号进行建模，并以通用背景模型（UBM）作为训练数据。
该方法通常用于短时语音信号的识别，准确度较高，但对噪声以及长时语音信号的识别效果较差。
2.基于i-vector的方法i-vector方法是由NIST提出的一种说话人识别算法，它将说话人的隐含向量表示为i-vector。
该方法将说话人的长时语音信号进行建模，具有很好的抗噪性能，但需要大量的训练数据和计算复杂度高。
3.深度学习方法随着深度学习技术的发展，深度学习方法在说话人识别领域得到了广泛应用。
其中，卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）是常用的神经网络结构。
该方法具有很高的准确度和鲁棒性，但需要大量的训练数据和计算资源。
【特点】1. 鲁棒性说话人识别技术在实际应用中需要具有较好的鲁棒性，即能够在嘈杂环境和不同话语语速下识别说话人的身份。
基于深度学习的方法和i-vector方法具有很好的抗噪能力。
2. 精度说话人识别技术需要具有较高的识别精度，能够准确识别说话人的身份。
在精度方面，基于GMM-UBM的方法表现并不理想，而基于i-vector和深度学习的方法可以达到很高的准确度。
3. 训练数据说话人识别技术需要大量的训练数据才能得到较好的效果。
基于GMM-UBM的方法需要大量的训练数据才能获得较高的识别精度，而基于i-vector和深度学习的方法需要更多的训练数据。
语音识别研究综述
未来的研究需要针对这些问题进行深入探讨，以进一步推动语音识别技术的 发展和应用。随着物联网、可穿戴设备等新技术的不断发展，语音识别技术将在 更多领域得到应用，具有广阔的发展前景。
参考内容
语音识别技术是当前领域的研究热点之一。在过去的几十年中，国内的研究 机构和企业在语音识别领域取得了显著的进展。本次演示将综述国内语音识别的 研究现状、技术发展及未来趋势。
二、语音识别技术的应用
1、智能客服
智能客服是语音识别技术的重要应用之一。在国内，许多企业已经开始使用 语音识别技术来提高客户服务效率。例如，在银行、电信、电商等领域，客户可 以通过语音与智能客服进行交互，快速解决自己的问题。
2、智能家居
智能家居是另一个应用语音识别技术的领域。通过语音识别技术，用户可以 通过语音控制家电的开关、温度、照明等参数。国内许多企业已经推出了智能家 居产品，如小米、、海尔等。
此外，针对特定领域的语音识别应用，如方言语音识别和多语种语音识别， 深度学习方法也取得了显著成果。然而，目前语音识别技术仍存在一些不足之处， 如对口音和语速的适应性有限、实时处理能力不足等。未来的研究将需要在这些 方面进行深入探讨。
语音识别应用综述
随着语音识别技术的不断发展，其在多个领域的应用越来越广泛。以下是几 个主要应用领域的综述：
语音识别技术在不同场景下的应用及优缺点比较各种方法的优劣在实际应用 中，语音识别技术面临着多种挑战，如发音多样性、噪音干扰、口音和语速差异 等。因此，针对不同场景选择合适的语音识别技术尤为重要。在安静环境下，基 于深度学习的端到端语音识别模型表现较好；而在噪音环境下，基于HMM的语音 识别模型更具优势。
1、智能客服：语音识别技术在智能客服领域的应用已经相当成熟。通过语 音转文字、自然语言处理等技术，智能客服可以准确理解客户需求并快速作出回 应，提高客户满意度和服务效率。目前，许多银行、电信运营商等都在使用智能 客服系统来提升客户服务质量。
语音识别概述
语音识别项目概述1.语音识别概述与分类语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。
语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。
根据识别的对象不同，语音识别任务大体可分为3类，即孤立词识别（isolated word recognition)，关键词识别（或称关键词检出，keyword spotting)和连续语音识别。
孤立词识别的任务是识别事先已知的孤立的词，如“开机"、“关机"等；连续语音识别的任务则是识别任意的连续语音，如一个句子或一段话；连续语音流中的关键词检测针对的是连续语音，但它并不识别全部文字，而只是检测已知的若干关键词在何处出现。
根据针对的发音人，可以把语音识别技术分为特定人语音识别和非特定人语音识别，前者只能识别一个或几个人的语音，而后者则可以被任何人使用。
显然,非特定人语音识别系统更符合实际需要，但它要比针对特定人的识别困难得多。
注：在特定人语音识别中，不同的采集通道会使人的发音的声学特性发生变形,因此需要构造各自的识别系统。
2.项目概述近年来,随着汽车产业的发展和汽车的普及，人们对车辆性能要求的不断提高，舒适性和便利性成为了当代社会汽车产业产业所追求的一致目标。
因而车载电子产品的种类和功能也日益增加，越来越便于车主的使用，然而随之而来的也造成了操作的繁琐性，甚至于存在一定安全隐患。
车载设备以服务用户为目的，因此人们需要一种更方便、更自然、更加人性化的方式与控制系统交互,而不再满足于复杂的键盘和按钮操作。
基于听觉的人机交互是该领域的一个重要发展方向。
目前主流的语音识别技术是基于统计模式.然而，由于统计模型训练算法复杂,运算量大，一般由工控机、PC机或笔记本来完成，这无疑限制了它的运用。
嵌入式语音交互已成为目前研究的热门课题.嵌入式语音识别系统和PC机的语音识别系统相比，虽然其运算速度和内存容量有一定限制，但它具有体积小、功耗低、可靠性高、投入小、安装灵活等优点,特别适用于智能家居、机器人及消费电子等领域.结合这一应用背景，本项目以语音识别模块LD3320为核心,结合Avr系列的MCU控制器，提出了一种方便现代生活的智能车载语音识别控制系统，以满足现代车辆车主在车内工作、休息、娱乐以及行车安全等方面的要求.本项目以语音识别技术为基础，利用语音命令作为人机接口，来实现对车上装备的音频和视频播放器、空调、电动车窗、移动电话、车载导航系统、卫星电台等电子产品进行智能控制的功能。
语音识别技术综述
语音辨别技术综述语音辨别技术综述电子信息工程2010 级 1 班郭珊珊【纲要】跟着计算机办理能力的快速提升，语音辨别技术获得了飞快发展，该技术的发展和应用改变了人们的生产和生活方式，正逐渐成为计算机办理技术中的要点技术。
语音技术的应用已经成为一个拥有竞争性的新兴高技术家产。
【要点词】语音辨别；语音辨别原理；语音辨别发展；产品语音辨别是以语音为研究对象，经过语音信号办理和模式辨别让机器人自动辨别和理解人类口述的语言。
语音辨别技术就是让机器经过辨别和理解过程把语音信号转变成相应的命令或文本的高新技术。
1语音识其余原理语音辨别系统本质是一种模式辨别系统，包含特色提取、模式般配、参照模式库等三个基本单位元。
未知语音经过话筒变换成电信号后加载识别系统的输入端，第一经过预办理，再依据人的语音特色成立语音模型，对输入的语音信号进行剖析，并抽取所需特色，在此基础上成立语音辨别所需的模板。
计算机在辨别过程中要依据语音识其余模型，将计算机中寄存的语音模板与输入的语音信号的特色进行比较，依据必定的搜寻和般配策略，找出一系列最优的与输入语音般配的模板。
而后依据此模板的定义，经过查表可给出计算机的辨别结果。
这类最优的结果与特色的选择、语音模型的利害、模板能否正确都有直接的关系。
2语音辨别系统的分类语音辨别系统能够依据对输入语音的限制加以分类。
2.1 从说话者与辨别系统的有关性考虑能够将辨别系统分为 3 类： (1) 特定人语音辨别系统：仅考虑关于专人的话音进行识别； (2) 非特定人语音系统：识其余语音与人没关，往常要用大批不一样人的语音数据库对识别系统进行学习； (3) 多人的辨别系统：往常能辨别一组人的语音，或许成为特定组语音辨别系统，该系统仅要求对要识其余那组人的语音进行训练。
2.2 从说话的方式考虑也能够将辨别系统分为 3 类： (1) 孤立词语音辨别系统：孤立词辨别系统要求输入每个词后要停留； (2) 连结词语音辨别系统：连结词输入系统要求对每个词都清楚发音，一些连音现象开始出现； (3) 连续语音辨别系统：连续语音输入是自然流畅的连续语音输入，大批连音和变音会出现。
基于深度学习的语音识别技术综述
基于深度学习的语音识别技术综述第一章引言语音识别技术是指通过计算机对人类语音进行自动识别和转化的技术。
它在智能语音助手、语音翻译、自动语音识别等领域发挥着重要作用。
基于深度学习的语音识别技术由于其出色的性能表现和灵活性，近年来得到了广泛的研究和应用。
本文将对基于深度学习的语音识别技术进行综述，分析其原理、方法和应用现状。
第二章传统语音识别技术传统的语音识别技术主要基于统计建模，如隐马尔可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）。
这些方法在一定程度上能够实现语音识别的功能，但由于其复杂度和限制性，仍存在一些问题，如模型复杂度高、优化难度大等。
第三章深度学习基础深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟神经网络的结构和功能来实现学习和决策。
其中，深度神经网络（DNN）是深度学习的核心模型之一，其通过多层网络结构进行特征学习和模式识别。
此外，还有循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）等深度学习模型。
第四章基于深度学习的语音识别技术4.1 声学建模声学建模是语音识别的关键环节之一，它是通过深度神经网络对声音信号进行特征提取和模式建模。
通过训练深度神经网络模型，可以获取声学特征，并用于识别和分类任务中。
4.2 语言模型语言模型是对语言规则和语义信息的建模，用于增强语音识别的效果。
深度学习在语言模型中的应用主要包括RNN和长短时记忆网络（LSTM），通过对语言序列进行建模和预测，提高了语音识别的准确性和鲁棒性。
4.3 优化算法深度学习模型的训练依赖于优化算法，常用的包括梯度下降、自适应学习率和正则化等。
这些算法能够加速模型的收敛，提高模型的泛化能力。
第五章应用与挑战5.1 语音助手基于深度学习的语音识别技术为语音助手的开发提供了重要支持。
语音助手能够实现语音搜索、语音控制等功能，为用户提供便利的智能化服务。
5.2 语音翻译深度学习在语音翻译中的应用也取得了一定的进展，通过对不同语言之间的语音进行识别和翻译，能够实现实时的语音翻译功能。
语音识别综述PPT课件.ppt
• 性能（ 用720小时的语音数据训练）
– 从：原先的4周时间
– 10/8/2024 到：现在的3天时间
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提纲
• 语音识别简介 • 主流方法 • 技术现状
10/8/2024
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技术现状──识别效果
• 识别率
– 美国：广播语音可达80％ – 中国：有较强噪声的朗读语音：70％左右 – 距离实用还有相当大的距离
– 中国：声学所，自动化所，清华，北大
10/8/2024
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语音识别简介──主要应用
• 主要应用
– 桌面输入法（ViaVoice）：噪音、方言问题 – 电话语音服务器：中国现阶段主要应用 – 手机、PDA命令：比较热的方向，噪音、方言 – 智能交互：信息亭，飞行员训练
10/8/2024
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提纲
• 语音识别简介 • 主流方法 • 技术现状
• 语言模型
– 已知发音串写出词串 – P(S|LP)P(P|L)P(L|W)P(W|A)P(A) – 其中，W是字串，A是读音串，L是词串，P是
词性串，S是词义串
• 主流方法
– 三元语法：Tri-gram
10/8/2024
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主流方法──搜索算法
• 搜索（解码）
– 识别的主要过程 – 通过搜索找到某一概率（P(W)）最大化的字串
技术现状──美国语音行业现状
• 工业界
– 总体是近乎亏损，通过整合来降低成本 – 整盘后盈利或持平的可能已经出现
• 学术界
– 做大系统的单位减少，专注于创新性的小项目/子课题的研究
• DARPA（Defense Advanced Research Projects Agency ）
– 集中资源扶植主力单位，不鼓励小而全的单位 – 对创新研究的小任务也有明确的整合要求 – 已完成实际需求为目的
实验语音学综述
实验语音学综述实验语音学综述一、概述实验语音学是语音学的一个分支，主要研究语音的物理特性和声学特征，以及人类对语音的感知和认知过程。
实验语音学采用科学实验的方法，通过收集、处理和分析大量的语音数据，探索语音产生和感知机制，并为自然语言处理、人机交互等领域提供技术支持。
二、研究内容1. 语音信号采集与处理实验语音学的第一步是采集和处理语音信号。
常见的采集设备包括麦克风、话筒等。
采集到的原始数据需要进行预处理，如去除噪声、滤波等操作。
此外，还需要对数据进行数字化转换，并进行时域和频域分析，以便后续研究使用。
2. 说话人识别与辨识说话人识别是指在多个说话人中确定一个特定说话人身份的过程。
而说话人辨识则是指在不同条件下区分两个或多个不同说话人身份的过程。
这些问题都可以通过声纹识别技术来解决。
3. 语音合成与转换语音合成是指通过计算机程序生成人工语音的过程。
语音转换则是指将一段语音信号转换为另一种说话风格、口音或说话人的声音。
这些技术在自然语言处理、人机交互等领域中得到广泛应用。
4. 语音识别与理解语音识别是指将语音信号转换为文本的过程。
而语音理解则是指对文本进行分析和理解的过程。
这些技术在智能家居、智能客服等领域中得到广泛应用。
5. 语音情感识别语音情感识别是指通过分析语音信号中蕴含的情感信息，确定说话人的情感状态。
这项技术在智能客服、心理咨询等领域中得到广泛应用。
三、研究方法1. 实验设计实验设计是实验语音学的重要环节之一。
实验设计需要考虑被试者选取、实验材料设计、实验条件控制等问题，以保证实验结果可靠性和有效性。
2. 数据采集与处理数据采集与处理是实验语音学研究中最关键的环节之一。
数据采集需要考虑采集设备选择、数据预处理等问题；数据处理则需要考虑特征提取、数据降维、分类器设计等问题。
3. 实验分析实验分析是实验语音学研究中最重要的环节之一。
实验分析需要考虑统计方法选择、数据可视化、结果解释等问题，以得出科学合理的结论。
语音识别研究综述
语音识别研究综述一、本文概述随着信息技术的飞速发展，已经成为推动社会进步的重要力量。
作为领域的关键技术之一，语音识别技术在近年来取得了显著的进步，广泛应用于智能家居、医疗诊断、交通管理等多个领域。
本文旨在对语音识别技术的研究现状和发展趋势进行综述，以期为相关领域的研究人员和实践者提供有益的参考。
本文将回顾语音识别技术的发展历程，从早期的基于模式匹配的方法到现代的深度学习技术，分析不同技术阶段的优缺点。
本文将重点介绍当前语音识别技术的核心算法和模型，包括声学模型、创作者和解码算法等，并评估这些技术在不同应用场景下的性能表现。
本文还将探讨语音识别技术面临的挑战和问题，如噪声干扰、方言和口音差异等，并讨论可能的解决方案。
本文将展望语音识别技术的发展趋势和未来研究方向，包括多模态交互、个性化定制、隐私保护等方面的内容。
通过本文的综述，读者将能够对语音识别技术有更加全面和深入的了解，为未来的研究和应用提供有益的启示和借鉴。
二、语音识别技术基础语音识别，即将人类语音转化为机器可理解和处理的信息，是领域的重要分支。
其技术基础主要包括信号处理、特征提取、模式识别与机器学习等方面。
在信号处理阶段，原始语音信号需要进行预处理，如降噪、端点检测等，以提高语音识别的准确率。
降噪技术通过消除背景噪音，提升语音信号的质量；而端点检测则负责确定语音的开始和结束，避免无效数据的干扰。
特征提取是语音识别的关键步骤。
通过提取语音信号中的关键信息，如基音频率、共振峰等，可以将语音转化为计算机可处理的特征向量。
这些特征向量既包含了语音的主要内容，又降低了计算的复杂度。
模式识别与机器学习是语音识别技术的核心。
在训练阶段，系统通过大量的语音数据学习语音与文字之间的映射关系；在识别阶段，系统则根据输入的语音特征，利用已学习的映射关系进行文字推断。
近年来，深度学习技术的发展为语音识别带来了突破，通过构建深度神经网络，系统能够更有效地处理复杂的语音模式，提高识别的准确率。
语音识别技术综述
语音识别技术综述一、引言语音识别技术是指通过计算机技术将人类的语音转化为计算机可识别的文本或命令的过程。
随着人工智能技术的不断发展，语音识别技术在各个领域得到了广泛应用，如智能家居、智能客服、语音助手等。
本文将对语音识别技术进行综述。
二、语音识别技术分类1.基于模板匹配的语音识别技术该方法是通过预先录制一系列标准的语音样本，然后将输入的语音与这些样本进行匹配，从而获得相应的文本或命令。
但是该方法需要大量存储空间和计算资源，并且对说话人的声音和环境噪声敏感。
2.基于统计模型的语音识别技术该方法是通过使用概率模型来描述声学特征与文本之间的关系，从而实现语音识别。
该方法包括隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）等。
这些模型需要大量训练数据，并且对说话人和环境噪声有一定容忍度。
3.基于深度学习的语音识别技术该方法是通过使用深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习模型来实现语音识别。
该方法具有良好的鲁棒性和准确性，但需要大量训练数据和计算资源。
三、语音识别技术关键技术1.特征提取特征提取是将语音信号转换为计算机可处理的数字信号的过程。
常用的特征包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）等。
2.声学模型声学模型是描述声学特征与文本之间关系的数学模型。
常用的声学模型包括隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）等。
3.语言模型语言模型是描述文本序列出现概率的数学模型。
常用的语言模型包括n元语法、递归神经网络语言模型（RNNLM）等。
4.解码器解码器是将声学特征转化为文本序列的过程。
常用的解码器包括维特比算法、束搜索算法等。
四、语音识别技术应用领域1.智能家居语音识别技术可以实现智能家居的控制，如通过语音控制灯光、空调等。
2.智能客服语音识别技术可以实现智能客服的自助服务，如通过语音识别用户的问题并给出相应的答案。
3.语音助手语音识别技术可以实现语音助手的功能，如通过语音控制手机进行打电话、发短信等操作。
语音识别技术研究综述
语音识别技术研究综述语音识别技术是指通过人的口述，自动将其转化为机器可理解的文本或命令。
这是一项广泛应用于社会生产、生活和娱乐等方面的技术。
为了实现这个目标，研究者们需要从声音的性质、声学模型、语言模型等各个方面来研究其理论基础，并结合计算机技术的发展，形成了不同的语音识别技术算法体系和工程应用系统。
本文将对语音识别技术的研究进行综述。
1. 语音识别技术的发展历程语音识别技术最早可以追溯到1952年，由贝尔实验室的研究人员Samuel Jay和Alexander Gorin等人提出了最初的语音识别理论。
其后，虽然研究者们积极尝试，但由于计算机技术和语音信号处理技术的发展不足，实验效果难以令人满意。
20世纪80年代，研究者们开始在计算机技术和语音信号处理技术方面取得了突破性进展，尤其是基于隐马尔可夫模型（HMM）的语音识别算法和相关算法的应用推广，获得了较好的效果。
此后，随着自然语言处理技术和神经网络技术的发展，语音识别技术也在不断推进。
2. 语音识别技术的原理语音识别技术的基本原理是将人说话的声音转化为数字信号后，通过特征提取、分类和模式识别等过程进行语音识别。
其中，要解决的最主要问题是声学模型、语言模型和搜索算法。
声学模型通过转化人口述的声音信号为文本，主要将其声学特征表示为动态时间规整（DTW）或声学模型，然后对其进行静态或动态金句特征提取。
语言模型则将对文本语言的理解建立在语言词汇和语法上，以及一个人定义的语音和语调上。
研究者们还需要进行搜索算法的改进，以提高语音识别系统的精确性。
最常用的搜索算法是动态规划（DP），它可以在所有可能的匹配序列中寻找最佳匹配序列，并根据语言模型进行过滤。
3. 语音识别技术的应用领域随着语音识别技术的不断发展，越来越多的领域开始应用这一技术，包括语音娱乐、智能家居、电子商务、医疗服务和金融行业等。
以下是其中一些应用领域：（1）语音娱乐：现在很多娱乐应用都能够通过语音控制，比如说智能音箱、语音助手等平台，这些应用可以为用户提供更加智能、便捷、集成化的操作体验。
基于深度学习的语音识别技术研究综述
基于深度学习的语音识别技术研究综述一．引言语音识别是指将语音信号转换为文字信息的过程。
目前，随着人工智能技术的发展和深度学习算法的成熟，语音识别技术已经取得了长足的进步。
基于深度学习的语音识别技术是当前研究的热点之一，本文将对其进行综述。
二．深度学习的基本原理深度学习是一种通过训练神经网络进行自动化学习的机器学习技术。
其基本原理是利用多层神经网络模拟人类大脑的信息处理过程，通过不断的学习和优化，从而获得对大量复杂数据的理解和处理能力。
三．基于深度学习的语音识别技术的应用领域基于深度学习的语音识别技术广泛应用于语音识别系统、智能家居、智能客服、语音翻译、语音搜索等领域。
其中，语音识别系统是应用最为广泛的领域之一，主要包括自动语音识别、语音合成和语音交互接口。
四．基于深度学习的语音识别技术的主要算法基于深度学习的语音识别技术的主要算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。
其中，LSTM算法在语音识别任务中表现较好。
五．基于深度学习的语音识别技术的关键技术研究基于深度学习的语音识别技术的关键技术研究主要包括提取语音特征、建模、声学模型优化、语言模型和声学模型的联合训练等方面。
其中，声学模型优化是提高语音识别精度的主要手段之一。
六．基于深度学习的语音识别技术的评价指标基于深度学习的语音识别技术的评价指标主要包括准确率、召回率、识别率、敏感度和特异性等。
其中，准确率是评价语音识别系统性能的重要指标。
七．基于深度学习的语音识别技术的未来发展趋势基于深度学习的语音识别技术将继续发展并得到广泛应用。
未来发展趋势主要包括多语言识别、语音情感识别、语音同步翻译、基于语义模型的语音识别等方面。
八．结论基于深度学习的语音识别技术已经成为语音识别领域的核心技术之一，其应用领域和发展前景广阔。
对于语音识别系统的开发者和研究者而言，了解和掌握基于深度学习的语音识别技术将是非常有意义的。
人工智能语音师智能语音识别总结
人工智能语音师智能语音识别总结在当今数字化时代，人工智能（Artificial Intelligence，AI）的发展已经深入各个领域，其中语音识别技术的应用逐渐增多。
作为一名从事人工智能语音相关工作的人工智能语音师，我深感语音识别技术的进步对我们的生活产生了深远的影响。
在本文中，我将对人工智能语音识别的相关内容进行总结，并分析其在现实生活中的应用。
一、语音识别技术的发展综述语音识别技术是将语音信号转换为可计算的文本形式的过程。
随着人工智能技术的快速发展，语音识别技术得到了显著的改进。
从最早的离线语音识别到目前的在线实时语音识别，技术上已经取得了长足的进步。
不仅如此，近年来深度学习的兴起也为语音识别技术的发展提供了强大的支持，特别是在大数据方面的应用方面。
二、语音识别技术的应用场景1.智能助理智能助理已经成为人们日常生活中必不可少的一部分，例如苹果公司的Siri、亚马逊的Alexa等。
用户可以通过语音与智能助理进行交互，实现语音命令的识别与执行。
这大大提高了人们的生活效率，并方便人们进行日常操作。
2.语音翻译语音翻译技术的出现为人们的跨语言交流提供了巨大的便利。
利用语音识别技术，可以实时将一种语言翻译成另一种语言，大大减少了沟通障碍。
这对于国际商务合作、旅游交流等场景非常有价值。
3.安防监控语音识别技术在安防监控领域应用广泛。
通过语音识别，可以对异常声音进行实时识别和分析，例如火灾报警、窃贼入侵等。
这种技术可以迅速警报相关部门，并且能够在相关应急情况下提供帮助。
4.医疗护理在医疗护理领域，语音识别技术的应用也日益广泛。
医生可以通过语音输入来记录病人的病情，将语音转化为文字，方便后续的记录和分析。
同时，语音识别技术还可以辅助医生进行疾病诊断和治疗，提高医疗水平。
三、人工智能语音师的角色与职责作为人工智能语音师，我们扮演着重要的角色，需要承担以下职责：1.开发语音识别模型我们需要设计和开发语音识别模型，以提高语音识别的准确性和可靠性。
基于深度学习的语音识别技术研究综述
基于深度学习的语音识别技术研究综述近年来，随着人工智能技术的迅速发展，深度学习技术逐渐成为语音识别领域的一大热点。
基于深度学习的语音识别技术具有更高的准确率和更广泛的适用范围，被广泛运用于多领域中。
本文将对基于深度学习的语音识别技术的研究现状进行综述。
一、深度学习技术在语音识别中的应用目前，对于语音识别中的模型选择问题，人们普遍采用深度学习技术进行解决。
在语音信号处理中，通常采用的是深度神经网络(DNN)、循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM)等深度学习算法。
其中，DNN最常用，是一种多层感知机(MLP)的扩展。
DNN 在语音信号处理中的应用，主要是以拟合各种复杂的非线性映射为目标，利用深度学习模型的非线性映射能力，真正实现了高精度的语音识别。
RNN是一种旨在处理序列和时间序列的深度神经网络，常常被用于处理类时间序列数据。
RNN具有许多方法，其中包括门控循环单元(GRU)和LSTM，可以快速适应输入输出的序列。
RNN在自然语言处理和语音识别等领域中，能够很好地处理序列问题。
与传统的神经网络相比，LSTM网络的表现要好得多。
LSTM 能够快速适应输入输出的序列，有效地处理长序列模式，避免了长时依赖性。
LSTM网络的一个重要可以应用是语音识别领域。
二、基于深度学习的语音识别技术的研究现状1. 单通道语音和多通道语音识别技术从声音特征的角度入手，目前已有很多基于深度学习的语音识别技术方法进行了研究。
其中，针对单通道语音的识别技术已经取得了很不错的成果，而现在更多的研究方向则是多通道语音的识别技术。
多通道语音识别技术中，其识别模型通常由时间滑动子空间鉴别分析(T-SUB)和卷积神经网络(CNN)结构共同组成。
其核心思想是从原始语音信号中提取出时间、空间等信息。
2. 训练数据增强技术语音识别中数据规模和数据质量会直接影响识别效果。
因此，如何有效地扩充训练数据，是语音识别中至关重要的研究方向。
数据增强技术在该领域中得到了广泛的应用。
语音识别技术综述
法和模型在语音识别和语言处理 中的主流地位 。使得借助人 工智能中的启发式搜索和语音模型 自身的特点 ， 高效 、 快捷的
算法使得建立 实时的连续语音识别系统成 为可能。
９ ０年代 ， 人们开始进一步研 究语音识别与 自然语言处理
破 。 在 此 期 间还 提 出 了矢 量 量 化 （ ） 和 隐 马 尔 可 夫 模 型 理等方面 的认 识还 很不清楚， 必将 阻碍语音识别 的进一 步 Ｖ０ 这
（ ＨＭＭ） 论 。 理 发展 。
８ 年代语音识别研究进一步深入 ，Ｈ ０ ＭＭ 模型和人工神 ４ 语 音 识 别 系统
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如 今 ，一 些 语 音 识 别 的应 用 已经 应 用 到 实 际生 活 中 ，如 结合在一起使用 以提高识别率及系统的鲁棒性。小波分 析也 Ｉ Ｍ 的 Ｖａ ｏ ｅ Ｂ ｉ ｉ 、Ｍ ｉ ｏｏ 的 Ｓ ｅｃ ＤＫ、Ｄ ａ ｏ 司 的 开始用于特征提取 ， Ｅ ｖｃ ｃ ｓｆ ｒ ｔ ｐ ｅｈＳ ｒｇ ｎ公 但 ｌ 前性能不理想， 其研究还在进一步深
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领域， 甚至还涉及到人的体 态语言 ， 其最终 目标是实现人与机器进行 自然语言通信 。 随着 时代 的不断进步 ， 语音
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山西大学研究生学位课程论文（2014 ---- 2015 学年第 2 学期）学院（中心、所）：计算机与信息技术学院专业名称：计算机应用技术课程名称：自然语言处理技术论文题目：语音识别综述授课教师（职称）：研究生姓名：年级：学号：成绩：评阅日期：山西大学研究生学院2015年 6 月2日语音识别综述摘要随着大数据、云时代的到来，我们正朝着智能化和自动化的信息社会迈进，作为人机交互的关键技术，语音识别在五十多年来不仅在学术领域有了很大的发展，在实际生活中也得到了越来越多的应用。
本文主要介绍了语音识别技术的发展历程，国内外研究现状，具体阐述语音识别的概念，基本原理、方法，以及目前使用的关键技术HMM、神经网络等，具体实际应用，以及当前面临的困境与未来的研究趋势。
关键词语音识别；隐马尔科夫模型；神经网络；中文信息处理1.引言语言是人类相互交流最常用、有效的和方便的通信方式，自从计算机诞生以来，让计算机能听懂人类的语言一直是我们的梦想，随着大数据、云时代的到来，信息社会正朝着智能化和自动化推进，我们越来越迫切希望能够摆脱键盘等硬件的束缚，取而代之的是更加易用的、自然的、人性化的语音输入。
语音识别是以语音为研究对象，通过对语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言。
2.语音识别技术的发展历史及现状2.1语音识别发展历史语音识别的研究工作起源与上世纪50年代，当时AT&T Bell实验室实现了第一个可识别十个英文数字的语音识别系统——Audry系统。
1959年，J.W.Rorgie和C.D.Forgie采用数字计算机识别英文元音及孤立字，开始了计算机语音识别的研究工作。
60年代，计算机应用推动了语音识别的发展。
这时期的重要成果是提出了动态规划（DP）和线性预测分析技术（LP），其中后者较好的解决了语音信号产生模型的问题，对后来语音识别的发展产生了深远的影响。
70年代，LP技术得到了进一步的发展，动态时间归正技术（DTW）基本成熟，特别是矢量量化（VQ）和隐马尔科夫（HMM）理论的提出，并且实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立语音识别系统。
80年代，实验室语音识别研究产生了巨大的突破，一方面各种连接词语音识别算法被开发，比如多级动态规划语音识别算法；另一方面语音识别算法从模板匹配技术转向基于统计模型技术，研究从微观转向宏观，从统计的角度来建立最佳的语音识别系统。
隐马尔科夫模型（HMM）就是其典型代表，能够很好的描述语音信号的时变性和平稳性，使大词汇量连续语音识别系统的开发成为可能，在80年代中期在实践开发中成功应用了HMM模型和人工神经网络（ANN）。
1988年Kai-FuLee等用VQ/HMM方法实现的非特定人连续语音识别系统SPHINX是语音识别历史上的一个里程碑。
90年代以后，人工神经网络技术为语音识别开辟了一条新途径，ANN具有自适应性、并行性、鲁棒性、容错性和学习特性，在结构和算法都显示了很大的潜力，更在细化模型的设计、参数提取和优化，以及系统的自适应技术上取得了关键进展，语音识别开始进入实际应用。
2.2语音识别国内外发展现状近几年语音技术发展迅速，虽然国内对语音识别商业化仍有一些欠缺。
但整体来说国内的语音技术研究与国外基本同步。
科大讯飞，捷通华声等语音企业相继成立。
2010年Google 发布的Voice Action支持语音操作与检索，2011年初微软的深度神经网络（DNN）模型在语音搜索任务上获得成功；同年10月苹果公司Siri首次亮相，人机交互开启了新的篇章；国内科大讯飞首次将DNN技术运用到语音云平台；2013年Google发布的Glass使用语音交互，同时苹果公司加大了对iWatch的研发投入，穿戴式语音交互设备成为新热点。
我国在语音识别方面的研究最早起源于1958年，当时中科院声学所通过最简单的电子管电路来完成对10个元音的识别，由于计算机技术的滞后，直到国家执行863计划后，语音识别技术和其他关键技术才得到一定的扶持，研究工作才步入了高速发展时期，目前我们的研究水平基本与国外接轨，在汉语语音识别已经处于领先水平，3.语音识别基本原理方法3.1语音识别基本原理语音识别其实是一个模式识别匹配的过程，语音系统一般可以分为前端处理和后端处理，如图1所示。
前端包括语音信号的输入，预处理，特征提取，后端是对数据库的搜索过程，分为训练和识别。
训练是对所建模型进行评估，匹配，优化，获得模型参数。
识别时一个专用的搜索数据库，获得前端数值后，在声学模型，语言模型，字典。
声学模型是通过训练来识别特定用户的语音模型和发音环境特征。
语言模型就涉及到中文信息处理的问题，在这要对语料库单词规则化建一个概率模型。
字典则列出了大量的单词和发音规则。
图1语音系统结构图具体过程如下，计算机先根据人的语音特点建立语音模型，对输入的语音信号进行分析，并抽取所需的特征，在此基础上建立语音识别所需要的模板，然后在识别过程中，计算机根据语音识别所需的模板。
然后在识别过程中，计算机根据语音识别的整体模型，讲计算机中以经存在的语音模板与输入语音信号的特征进行比较，并根据一定的搜索和匹配策略找出一系列最优的与输入语音匹配的模板。
最后通过查表和判决算法给出识别结果。
显然识别结果的准确率与语音特征的选择，语音模型和语音模板的好坏，准确度有关。
语音识别的目标是把需要的语音特征向量序列X=x1，x2，…xt转化成词序列W=w1,w2…wn并输出，基于最大后验概率的语音识别模型如下式：找最可能的词序列W，要使得P(X|W)与P(W)乘积达到最大，其中P(X|W)是特征矢量序列X在给定W条件下的条件概率；P(W)是W独立于语音特征矢量的先验概率，λ是平衡声学模型与语言模型的权重。
3.2语音识别分类目前语音识别系统的分类主要有孤立语音和连续语音识别系统，特定人和非特定人语音识别系统，大词汇量和小词汇量语音识别系统，嵌入式/服务式模式。
自然语言只是在句尾或者文字需要加标点的地方有个间断，其他部分都是连续的发音，以前的语音系统，主要是对于单字单词这些孤立的语音系统。
近年来，连续语音系统已经渐渐成为主流。
根据声学模型建立的方式，特定人语音系统是在前期需要大量的用户发音数据来训练模型，非特定人系统则在系统构建成功后，用户不需要大量语音数据训练就可以使用。
在语音识别技术的发展过程中，词汇量是不断积累的，随着词汇量的增大，对系统的稳定性要求也越来越高，系统的成本也越来越高。
比如一个识别电话号码的系统只需要听懂十个数字就可以了，如果是一个订票系统就需要能识别各个地名，如果需要识别一个报道稿，就需要一个大词汇量的语音系统。
嵌入式是将语音识别系统安装在终端设备，比如手机移动终端，识别过程在终端进行。
如果是服务器模式，终端是需要收集传导语音信号，服务器进行识别过程。
因此对大规模、多用户和大量识别需求的系统，服务器模式可以提供一个有效的解决方案，另外服务器对用户知识需求少，系统整体的更新升级维护更加方便。
4.语音识别的主要模型4.1样本匹配法语音识别模型通常有声学模型和语言模型，语言模型能否表达自然语言所包含的丰富语言学知识，是语音识别系统性能好坏的关键。
主要的语音识别分类方法有样本匹配法，吧特征缝隙提取的一组随时间而变特征矢量序列和事先通过学习后存在机器里的样本序列进行比较，输入特征序列和存储的样本通过一定失真准则比较后可找到和输出特征矢量序列最接近的样本序列，由于自然语言语言速度不是恒定的，故动态时间归正方法是样本匹配法成功的关键。
4.2隐马尔科夫（HMM）模型HMM是目前最强有力的语音识别算法，是对语音信号的时间序列结构所建立的统计模型，是在马尔科夫链的基础上发展起来的。
对语音识别系统而言，通常HMM模型有两个假设前提，一是内部状态的转移只与上一状态有关，一是输出值只与当前状态或当前状态转移有关，除了这两个假设外，他还假设语音是一个严格的马尔科夫过程。
他说一种基于参数模型的统计识别方法，可以视作一个双重随机过程，来模仿人的言语过程，比如用具有有限状态数的马尔科夫链来模拟语音信号统计特性变化的隐含的随机过程，另一个是与马尔科夫链的每一个状态相关联的观测序列的随机过程。
通常我们从左向右的单向的、带自环的、带跨越的HMM拓扑结构来对识别基本建模。
例如一个音素对应一个三至五状态的HMM，一个词对应于构成该词的多个音素的HMM串，而连续语音则对应于词和静音组合起来的HMM串。
HMM模型在某状态j下对应的观察值可以由一组概率bk，k=1,2…m，来描述，它是M个离散可数的随机变量X,也可以由一个观察概率密度函数bj（X）表示，这就是一个连续的HMM，目前运用最广泛的是高斯型，如下公式：4.3人工神经网络（ANN）模型多层神经网络广泛应用于语音模型，不同层之间的神经元通过一定加权系数相互连接，这些加权系数可以在训练过程中学习。
通过模拟人类神经元活动原理，具有自学，联想对比，推理和概括能力。
单个神经元模型如下图：图2单个神经元模型Yk代表某一时刻神经元k的输出，f为激活函数，uk表示第k个神经元的净输入，通过下式计算：x1,x2…xm表示共有m个输入，wk1…wkm分别对应于每个输入的权值，bk称为偏置值，其中激活函数f在该模型中起着很重要的作用，因为一个神经网络分类或者是函数逼近能力，除了和网络拓扑结构有关，还与激活函数有密切的关系，一般传输函数用来控制输入对输出的激活作用以及限制神经元输出的范围既可以将无限输入映射到有限的输出。
现在主流的神经网络有前馈神经网络，它具有很强的学习能力，且结构清晰，便于编程，该网络可以用一个有向无环图表示如下图：图3多层前馈神经网络图5.语言识别的难点及未来发展趋势语音识别面临的主要困难是理论上没有突破，虽然出现了很多新的修正方法，但在识别速度，关键词检测等仍有许多问题亟待解决。
这些困难主要表现在：（1）语音识别对环境依赖性强，经过某一环境的训练学习后，在别的环境下性能有一个急剧的下降。
（2）高噪音环境下语音识别困难，此时对语音不同音频的抽取也很困难。
（3）模型算法大都存在一定缺陷，比如经典的HMM语音识别模型在一些重要方面也有缺陷，既不符合语音信号的实际情况，又使得模型需要的训练量太大，目前以及提出各种HMM改进算法也加入了遗传算法，并行算法等新技术使得HMM的训练和识别更加准确。
（4）我们人类的听觉理解，知识积累学习机制和人脑神经系统的控制机理等方面的认识还不是很清楚，所以仍然有一些技术上的难关。
（5）语音系统涉及众多领域的学科，像语音学，人工智能，模式识别，数理统计，通信学，计算机科学甚至心理学，因此这些学科的发展也制约着语音识别。
语音识别技术是非常重要的人机交互技术，应用语音的自动理解和翻译，可消除人类相互交往语言障碍。