语音识别一般要经过以下几个步骤：①语音预处理，包括对语音的幅度标称化、频响校正、分帧、加窗和始末端点检测等内容。②语音声学参数分析，包括对语音共振峰频率、幅度等参数，以及对语音的线性预测参数、倒谱参数等的分析。
一般来说，语音识别的方法有三种：基于声道模型和语音知识的方法、模板匹配的方法以及利用人工神经网络的方法。
语音识别技术，又称语音识别，是将语音信号转换成文本的过程。它通过对语音的频谱和时间特征进行分析和识别来实现这一目的。语音识别系统通常由以下几部分组成：语音捕捉器、特征提取器、语言模型和识别器。
语音识别过程主要包括语音信号的预处理、特征提取、模式匹配几个部分。预处理包括预滤波、采样和量化、加窗、端点检测、预加重等过程。语音信号识别最重要的一环就是特征参数提取。
语音识别的方法主要有基于模板匹配的方法、统计建模方法和深度学习方法。基于模板匹配的方法是将输入的语音信号与预先存储的语音模板进行比较，寻找最佳匹配。统计建模方法使用概率模型来对语音信号进行建模，如隐马尔可夫模型。
可以有针对性的参与项目(不同项目主要练习不同的知识点)，自己需要做到把经常使用的项目，具体的配置和注意点熟记，不常使用的项目，可以短时间内阅读项目并进行开发。
所以语音识别与说话人识别没什么区别，只是声音传导与信号传导介质不同。
语音识别 模板（template）匹配法 在训练阶段，用户将词汇表中的每一个词依次说一遍，并且将其特征向量作为模板存入模板库。
1、语音识别是一种计算机技术，它可以将人类语音转换为文本。它通过捕捉人类语音并将其转换为数字信号来实现这一目的。语音识别系统通常使用一组特定的算法来分析和识别语音信号。
2、语音识别的原理可以从两方面理解，分别是数据库、算法与自学习。
3、它是一种自然语言处理技术，可以将语音信号转换成文本，从而实现人机交互。语音识别技术的原理是：首先，将语音信号转换成数字信号，然后，通过语音识别算法，将数字信号转换成文本。
语音识别原理语音信号输入之后，预处理和数字化是进行语音识别的前提条件。
它是一种自然语言处理技术，可以将语音信号转换成文本，从而实现人机交互。语音识别技术的原理是：首先，将语音信号转换成数字信号，然后，通过语音识别算法，将数字信号转换成文本。
解析：语音识别的基本过程 根据实际中的应用不同，语音识别系统可以分为：特定人与非特定人的识别、独立词与连续词的识别、小词汇量与大词汇量以及无限词汇量的识别。
语音识别系统通常由以下几部分组成：语音捕捉器、特征提取器、语言模型和识别器。语音捕捉器负责将语音信号采集并进行数字化处理。特征提取器对采集的语音信号进行分析，提取有用的频谱和时间特征。
语音识别系统通常由以下几部分组成：语音捕捉器、特征提取器、语言模型和识别器。语音捕捉器负责将语音信号采集并进行数字化处理。特征提取器对采集的语音信号进行分析，提取有用的频谱和时间特征。
一个完整的基于统计的语音识别系统可大致分为三部分：(1)语音信号预处理与特征提取；(2)声学模型与模式匹配；(3)语言模型与语言处理、语音信号预处理与特征提取选择识别单元是语音识别研究的第一步。
随着AI快速发展的今天，语音识别也成为众多设备的标配，语音识别开始被越来越多人的关注，国外微软、苹果、谷歌，国内的科大讯飞、思必弛、云知声等厂商都在研发语音识别新策略新算法，似乎人类与语音的自然交互渐行渐近。
语音识别过程主要包括语音信号的预处理、特征提取、模式匹配几个部分。预处理包括预滤波、采样和量化、加窗、端点检测、预加重等过程。语音信号识别最重要的一环就是特征参数提取。
话筒等语音输入设备可以采集到声波波形，虽然这些声音的波形包含了所需单词的信息，但用肉眼观察这些波形却得不到多少信息因此，需要从采样数据中抽取那些能够帮助辨别单词的特征信息。
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。
根据语音识别实际应用中的不同，语音识别系统可以分为：特定人与非特定人的语音识别、独立词与连续词的语音识别、小词汇量与大词汇量以及无限词汇量的语音识别。但无论哪种语音识别系统，其基本原理和处理方法大体相同。
解析：语音识别的基本过程 根据实际中的应用不同，语音识别系统可以分为：特定人与非特定人的识别、独立词与连续词的识别、小词汇量与大词汇量以及无限词汇量的识别。
