语音识别是机器自动语音识别的缩写。语音识别技术涉及多学科研究领域，不同领域的研究成果为语音识别的发展做出了贡献。让机器识别语音的困难在某种程度上就像是听外语不好的人在听周围的人一样。它与说话者，说话速度，说话内容和环境条件有关。语音信号本身的特性导致语音识别困难。这些特征包括可变性，动态性，瞬时性和连续性。计算机语音识别过程与人类语音识别过程基本相同。当前的主流语音识别技术基于统计模式识别的基本理论。一个完整的语音识别系统可以大致分为三个部分：（1）语音特征提取：其目的是从语音波形中提取随时间变化的语音特征序列。 （2）声学模型和模式匹配（识别算法）：声学模型通常通过学习算法生成获取的语音特征。在识别过程中，输入的语音特征将被匹配并与声学模型（模式）进行比较，以获得最佳识别结果。 （3）语言模型和语言处理：语言模型包括由公认的语音命令组成的语法网络或由统计方法组成的语言模型。语言处理可以执行语法和语义分析。对于小型词汇语音识别系统，通常不需要语言处理部分。声学模型是识别系统的基础模型，它是语音识别系统中最相关的部分。声学模型的目的是提供一种有效的方法来计算语音特征向量序列与每个发音模板之间的距离。声学模型的设计与语言发音特征密切相关。声学模型单元的大小（字符发音模型，半音字符模型或音素模型）对语音训练数据的大小，系统识别率和灵活性有很大的影响。识别单元的大小必须根据不同语言的特征和识别系统的词汇量来确定。由于各种困难，语音识别技术通常根据使用中的限制性要求而被构造为不同类型的系统，通常包括三种类型。一种是限制用户说话的方式，可分为孤立词语音识别系统，连接词语音识别系统和继续语音识别系统和自发语音识别系统。第二个是限制用户的单词范围。第三种是限制系统的用户对象。使用语音速率作为系统的第二信息通道，一旦系统跟踪到目标语音，就可以有效地消除与语音信息不同步的外部噪声，同时有助于语音识别，从而获得更好的识别性能。 ＆amp; nbsp; ＆amp; nbsp; ＆amp; nbsp; ＆amp; nbsp;图像处理算法设计语言模型对于大中型词汇语音识别系统尤为重要。当发生分类错误时，可以根据语言模型，语法结构和语义对其进行判断和纠正。特别是对于某些同音词，必须通过上下文结构确定单词的含义。语言理论包括语义结构，语法规则，语言的数学描述模型和其他相关方面。当前，比较成功的语言模型通常是那些使用统计语法的语言模型以及那些基于规则和语法结构命令的语言模型。语法结构可以定义不同单词之间的相互联系，减少识别系统的搜索空间，有利于提高系统的识别能力。语音识别过程实际上是一个识别过程。就像人们听语音一样，他们也不会将语音与语言的语法结构和语义结构区分开。因为人们可以在语音模糊时使用此知识来指导语言理解的过程，但是对于机器来说，识别系统也必须使用此知识，但是很难有效地描述语法和语义：（1）小词汇语音识别系统：包括数十个单词的语音识别系统。 （2）语音识别系统