1、語音識別是讓機器能夠“聽懂”人類的語言，并把人類的語音信號轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的文本或命令的技術(shù)。語音識別是一門涉及面很廣的交叉學(xué)科，它與聲學(xué)、語言學(xué)、人工智能、神經(jīng)心理學(xué)、數(shù)字信號處理、計算機科學(xué)等學(xué)科都有著密切的聯(lián)系。語音識別的應(yīng)用范圍非常廣泛，比如語音打字機、數(shù)據(jù)庫檢索、汽車語音導(dǎo)航等等。
　　本研究圍繞語音識別介紹了語音識別的三種基本方法，基于聲道模型和語音知識的方法、模板匹配的方法以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。在模板匹配方法中最常用的方

2、法有三種：動態(tài)時間規(guī)整(DTW)、隱馬爾可夫（HMM）理論、矢量量化（VQ）。設(shè)計是基于HMM方法實現(xiàn)的語音識別，大多數(shù)的大詞匯量、連續(xù)的、非特定人語音識別系統(tǒng)也都是基于HMM模型實現(xiàn)的。本設(shè)計是基于HTK平臺，以HMM為模型，選取MFCC為特征參數(shù)，Viterbi算法作為識別基礎(chǔ)，實現(xiàn)了中等詞匯量、非特定人、連續(xù)語音識別系統(tǒng)的設(shè)計。本設(shè)計中訓(xùn)練句子200個，測試句子100個，測試句子正確識別了87個，句子識別率為87％。測試的句子中總