語音識別是以語音為研究對象，通過語音信號處理和模式識別讓機器自動識別和理解人類口述的語言。語音識別技術就是讓機器通過識別和理解過程把語 音信號轉變為相應的文本或命令的高技術。語音識別是一門涉及面很廣的交叉學科，它與聲學、語音學、語言學、信息理論、模式識別理論以及神經生物學等學科都 有非常密切的關係。語音識別技術正逐步成為計算機信息處理技術中的關鍵技術，語音技術的應用已經成為一個具有競爭性的新興高技術產業。
1、語音識別的基本原理
語音識別系統本質上是一種模式識別系統，包括特徵提取、模式匹配、參考模式庫等三個基本單元，它的基本結構如下圖所示：
未知語音經過話筒變換成電信號後加在識別系統的輸入端，首先經過預處理，再根據人的語音特點建立語音模型，對輸入的語音信號進行分析，並抽取所需的特 徵，在此基礎上建立語音識別所需的模板。而計算機在識別過程中要根據語音識別的模型，將計算機中存放的語音模板與輸入的語音信號的特徵進行比較，根據一定 的搜索和匹配策略，找出一系列最優的與輸入語音匹配的模板。然後根據此模板的定義，通過查表就可以給出計算機的識別結果。顯然，這種最優的結果與特徵的選 擇、語音模型的好壞、模板是否準確都有直接的關係。
2、語音識別技術的發展歷史及現狀
1952年，AT&TBell實驗室的Davis等人研製了第一個可十個英文數字的特定人語音增強系統一Audry系統1956年，美國普林斯 頓大學RCA實驗室的Olson和Belar等人研製出能10個單音節詞的系統，該系統採用帶通濾波器組獲得的頻譜參數作為語音增強特徵。1959 年，Fry和Denes等人嘗試構建音素器來4個元音和9個輔音，並採用頻譜分析和模式匹配進行決策。這就大大提高了語音識別的效率和準確度。
從此計算機 語音識別的受到了各國科研人員的重視並開始進入語音識別的研究。60年代，蘇聯的Matin等提出了語音結束點的端點檢測，使語音識別水平明顯上 升；Vintsyuk提出了動態編程，這一提法在以後的識別中不可或缺。
60年代末、70年代初的重要成果是提出了信號線性預測編碼（LPC）技術和動態 時間規整（DTW）技術，有效地解決了語音信號的特徵提取和不等長語音匹配問題；同時提出了矢量量化（VQ）和隱馬爾可夫模型（HMM）理論。語音識別技 術與語音合成技術結合使人們能夠擺脫鍵盤的束縛，取而代之的是以語音輸入這樣便於使用的、自然的、人性化的輸入方式，它正逐步成為信息技術中人機接口的關 鍵技術。
3、語音識別的方法
目前具有代表性的語音識別方法主要有動態時間規整技術（DTW）、隱馬爾可夫模型（HMM）、矢量量化（VQ）、人工神經網絡（ANN）、支持向量機（SVM）等方法。
動態時間規整算法（Dynamic Time Warping，DTW）是在非特定人語音識別中一種簡單有效的方法，該算法基於動態規劃的思想，解決了發音長短不一的模板匹配問題，是語音識別技術中出 現較早、較常用的一種算法。在應用DTW算法進行語音識別時，就是將已經預處理和分幀過的語音測試信號和參考語音模板進行比較以獲取他們之間的相似度，按 照某種距離測度得出兩模板間的相似程度並選擇最佳路徑。
隱馬爾可夫模型（HMM）是語音信號處理中的一種統計模型，是由Markov鏈 演變來的，所以它是基於參數模型的統計識別方法。由於其模式庫是通過反覆訓練形成的與訓練輸出信號吻合概率最大的最佳模型參數而不是預先儲存好的模式樣 本，且其識別過程中運用待識別語音序列與HMM參數之間的似然概率達到最大值所對應的最佳狀態序列作為識別輸出，因此是較理想的語音識別模型。
矢量量化（Vector Quantization）是一種重要的信號壓縮方法。與HMM相比，矢量量化主要適用於小詞彙量、孤立詞的語音識別中。其過程是將若干個語音信號波形或 特徵參數的標量數據組成一個矢量在多維空間進行整體量化。把矢量空間分成若干個小區域，每個小區域尋找一個代表矢量，量化時落入小區域的矢量就用這個代表 矢量代替。矢量量化器的設計就是從大量信號樣本中訓練出好的碼書，從實際效果出發尋找到好的失真測度定義公式，設計出最佳的矢量量化系統，用最少的搜索和 計算失真的運算量實現最大可能的平均信噪比。
在實際的應用過程中，人們還研究了多種降低複雜度的方法，包括無記憶的矢量量化、有記憶的矢量量化和模糊矢量量化方法。
人工神經網絡（ANN）是20世紀80年代末期提出的一種新的語音識別方法。其本質上是一個自適應非線性動力學系統，模擬了人類神經活動的原理，具有自 適應性、並行性、魯棒性、容錯性和學習特性，其強大的分類能力和輸入—輸出映射能力在語音識別中都很有吸引力。其方法是模擬人腦思維機制的工程模型，它與 HMM正好相反，其分類決策能力和對不確定信息的描述能力得到舉世公認，但它對動態時間信號的描述能力尚不盡如人意，通常MLP分類器只能解決靜態模式分 類問題，並不涉及時間序列的處理。儘管學者們提出了許多含反饋的結構，但它們仍不足以刻畫諸如語音信號這種時間序列的動態特性。由於ANN不能很好地描述 語音信號的時間動態特性，所以常把ANN與傳統識別方法結合，分別利用各自優點來進行語音識別而克服HMM和ANN各自的缺點。近年來結合神經網絡和隱含 馬爾可夫模型的識別算法研究取得了顯著進展，其識別率已經接近隱含馬爾可夫模型的識別系統，進一步提高了語音識別的魯棒性和準確率。
支持向量機（Support vector machine）是應用統計學理論的一種新的學習機模型，採用結構風險最小化原理（Structural Risk Minimization，SRM），有效克服了傳統經驗風險最小化方法的缺點。兼顧訓練誤差和泛化能力，在解決小樣本、非線性及高維模式識別方面有許多 優越的性能，已經被廣泛地應用到模式識別領域。
4、語音識別系統的分類
語音識別系統可以根據對輸入語音的限制加以分類。如果從說話者與識別系統的相關性考慮，可以將識別系統分為三類：（1）特定人語音識別系統。僅考慮對於專人的話音 進行識別。（2）非特定人語音系統。識別的語音與人無關，通常要用大量不同人的語音資料庫對識別系統進行學習。（3）多人的識別系統。通常能識別一組人的 語音，或者成為特定組語音識別系統，該系統僅要求對要識別的那組人的語音進行訓練。
如果從說話的方式考慮，也可以將識別系統分為三類：（1）孤立詞語音識別系統。孤立詞識別系統要求輸入每個詞後要停頓。（2）連接詞語音識別系統。連接詞輸入系統要求對每個詞都清楚發音，一些連音現象開始 出現。（3）連續語音識別系統。連續語音輸入是自然流利的連續語音輸入，大量連音和變音會出現。
如果從識別系統的詞彙量大小考慮，也可 以將識別系統分為三類：（1）小詞彙量語音識別系統。通常包括幾十個詞的語音識別系統。（2）中等詞彙量的語音識別系統。通常包括幾百個詞到上千個詞的識 別系統。（3）大詞彙量語音識別系統。通常包括幾千到幾萬個詞的語音識別系統。隨著計算機與數位訊號處理器運算能力以及識別系統精度的提高，識別系統根據 詞彙量大小進行分類也不斷進行變化。目前是中等詞彙量的識別系統，將來可能就是小詞彙量的語音識別系統。這些不同的限制也確定了語音識別系統的困難度。
5、語音識別的應用
語音識別可以應用的領域大致分為大五類：
辦公室或商務系統。典型的應用包括：填寫數據表格、資料庫管理和控制、鍵盤功能增強等等。
製造業：在質量控制中，語音識別系統可以為製造過程提供一種「不用手」、「不用眼」的檢控（部件檢查）。
電信：相當廣泛的一類應用在撥號電話系統上都是可行的，包括話務員協助服務的自動化、國際國內遠程電子商務、語音呼叫分配、語音撥號、分類訂貨。
醫療：這方面的主要應用是由聲音來生成和編輯專業的醫療報告。
其他：包括由語音控制和操作的遊戲和玩具、幫助殘疾人的語音識別系統、車輛行駛中一些非關鍵功能的語音控制，如車載交通路況控制系統、音響系統。
未來隨著手持設備的小型化，甚至穿戴化，各種智能眼鏡，手錶等層出不窮，當然找準市場突破口很重要，好的解決方案和系統設計參考也是必不可少的。
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