本文列举了几种不同的语音识别方法。 第一种：基于动态时间规整（Dynamic Time Warping）的算法 在连续语音识别中仍旧是主流方法。 该方法的运算量较大，但技术上较简洁，识别正确率高。 在小词汇量、孤立字（词）识别系统中，也已有很多改进的 DTW 算法被提出。例如，采用频率尺度的 DTW 算法进行孤立字（词）识别的方法。 其次种：基于参数模型的隐马尔可夫模型（HMM）的方法 该算法主要用于大词汇量的语音识别系统，它需要较多的模型训练数据，较长的训练和识别时间，而且还需要较大的内存空间。 一般连续隐马尔可夫模型要比离散隐马尔可夫模型计算量大，但识别率要高。 第三种：基于非参...

　　星空体育网站 星空体育首页本文列举了几种不同的语音识别方法。 第一种：基于动态时间规整（Dynamic Time Warping）的算法 在连续语音识别中仍旧是主流方法。 该方法的运算量较大，但技术上较简洁，识别正确率高。 在小词汇量、孤立字（词）识别系统中，也已有很多改进的 DTW 算法被提出。例如，采用频率尺度的 DTW 算法进行孤立字（词）识别的方法。 其次种：基于参数模型的隐马尔可夫模型（HMM）的方法 该算法主要用于大词汇量的语音识别系统，它需要较多的模型训练数据，较长的训练和识别时间，而且还需要较大的内存空间。 一般连续隐马尔可夫模型要比离散隐马尔可夫模型计算量大，但识别率星空体育网站 星空体育首页要高。 第三种：基于非参数模型的矢量量化（VQ）的方法 该方法所需的模型训练数据，训练和识别时间，工作存储空间都很小。 但是 VQ 算法对于大词汇量语音识别的识别性能不如 HMM 好。 在孤立字（词）语音识别系统中得到了很好的应用。