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copy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。但无论那种语音识别系统bai，其基本原理和处理方法都大体类似。

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du参数提取。提取的特征参数必须满足以下的要求：

(1)提取的特征参数能有效地代表语音特征，具有很好的区分性; (2)各阶参数之间有良好的独立性;

(3)特征参数要计算方便，zhi最好有高效的算法，以保证语音识别的实时实现。

在训练阶段，将特征参数进行一定的处理后，为每个词条建立一个模型，保存为模板库。在识别阶段，语音信号经过相同的通道得到语音特征参数，生成测试模板，与参考模板进行匹配，将匹配分数最高的参考模板作为识别结果。同时，还可以在很多先验知识的帮助下，提高识dao别的准确率。