语音识别基本法
语音识别的基本方法主要有两种：
1. 基于语音学和声学的方法：这种方法认为常用语言中有有限个不同的语音基元，可以通过其语音信号的频域或时域特性来区分。实现过程分为两步：第一步是分段和标号，即把语音信号按时间分成离散的段，每段对应一个或几个语音基元的声学特性，然后根据相应声学特性对每个分段给出相近的语音标号。第二步是得到词序列，根据第一步所得语音标号序列得到一个语音基元网格，从词典得到有效的词序列，也可结合句子的文法和语义同时进行。
2. 模板匹配的方法：这种方法已经发展比较成熟，达到了实用阶段。在模板匹配方法中，要经过四个步骤：特征提取、模板训练、模板分类、判决。常用的技术有动态时间规整(DTW)、隐马尔可夫(HMM)理论、矢量量化(VQ)技术。其中，HMM方法是语音识别的主流技术，它对语音信号的时间序列结构建立统计模型，将之看作一个数学上的双重随机过程，合理地模仿了人的言语过程，很好地描述了语音信号的整体非平稳性和局部平稳性。
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