语音分析的语音识别

语音识别（speech recognition) 利用计算机自动对语音信号的音素、音节或词进行识别的技术总称。语音识别是实现语音自动控制的基础。
语音识别起源于20世纪50年代的“口授打字机”梦想，科学家在掌握了元音的共振峰变迁问题和辅音的声学特性之后，相信从语音到文字的过程是可以用机器实现的，即可以把普通的读音转换成书写的文字。语音识别的理论研究已经有40多年，但是转入实际应用却是在数字技术、集成电路技术发展之后，现在已经取得了许多实用的成果。
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。③参数标称化，主要是时间轴上的标称化，常用的方法有动态时间规整（DTW)，或动态规划方法(DP）。④模式匹配，可以采用距离准则或概率规则，也可以采用句法分类等。⑤识别判决，通过最后的判别函数给出识别的结果。
语音识别可按不同的识别内容进行分类：有音素识别、音节识别、词或词组识别；也可以按词汇量分类：有小词汇量（50个词以下）、中词量（50~500个词）、大词量（500个词以上）及超大词量（几十至几万个词）。按照发音特点分类：可以分为孤立音、连接音及连续音的识别。按照对发音人的要求分类：有认人识别，即只对特定的发话人识别，和不认人识别，即不分发话人是谁都能识别。显然，最困难的语音识别是大词量、连续音和不识人同时满足的语音识别。