近幾年來(lái)，語(yǔ)音模塊逐漸從實(shí)驗(yàn)室開(kāi)始走向市場(chǎng)并且成為熱銷(xiāo)產(chǎn)品。而且在眾多行業(yè)領(lǐng)域當(dāng)中，價(jià)格實(shí)惠的語(yǔ)音模塊已經(jīng)開(kāi)始慢慢顯露出其強(qiáng)大的技術(shù)優(yōu)勢(shì)和生命力，這其中很大的功勞都在于語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的不斷升級(jí)和發(fā)展。那么，語(yǔ)音模塊識(shí)別語(yǔ)音都采用了哪些方法呢？

1、動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整法

這是語(yǔ)音模塊識(shí)別語(yǔ)音方法中的較簡(jiǎn)單有效的方法，它主要是基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的思想解決發(fā)音長(zhǎng)短不一的模板匹配問(wèn)題。語(yǔ)音模塊應(yīng)用動(dòng)態(tài)時(shí)間調(diào)整法進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別時(shí)，主要是通過(guò)比較已經(jīng)預(yù)處理和分幀過(guò)的語(yǔ)音測(cè)試信號(hào)和參考語(yǔ)音模板，獲取它們之間的相似度，并按照某種距離測(cè)度得出兩模板間的相似程度并選擇好的路徑。

2、矢量量化法

矢量量化法對(duì)于語(yǔ)音模塊而言是一種非常重要的信號(hào)壓縮方法，它主要適用于小詞匯量和孤立詞的語(yǔ)音識(shí)別。該種方法主要是將若干個(gè)語(yǔ)音信號(hào)波形組成一個(gè)矢量，之后在多維空間中完成整體的量化而達(dá)到識(shí)別語(yǔ)音的目的。一般語(yǔ)音模塊產(chǎn)品采用矢量量化法，可以大大降低語(yǔ)音識(shí)別的復(fù)雜度，并實(shí)現(xiàn)較大可能的平均信噪比。

3、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法本質(zhì)上其實(shí)是一個(gè)自適應(yīng)非線性力學(xué)系統(tǒng)，它主要是模擬人類(lèi)神經(jīng)活動(dòng)的原理而具備強(qiáng)大的自適應(yīng)性和并行性，同時(shí)其優(yōu)越的分類(lèi)能力和輸入輸出映射能力在語(yǔ)音識(shí)別中具有強(qiáng)大的吸引力。而且現(xiàn)在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別算法研究已經(jīng)取得了非常顯著的進(jìn)展，采用這種識(shí)別方法的語(yǔ)音模塊產(chǎn)品的準(zhǔn)確率將會(huì)得到進(jìn)一步提高。

綜上所述，語(yǔ)音模塊識(shí)別語(yǔ)音的方法主要包括動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整法、矢量量化法以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法。正是因?yàn)椴捎眠@些方法，語(yǔ)音模塊產(chǎn)品才得以在識(shí)別語(yǔ)音方面占據(jù)突出優(yōu)勢(shì)。另外為了保證使用效果，小編建議用戶應(yīng)在選購(gòu)產(chǎn)品之前了解語(yǔ)音模塊哪個(gè)牌子好等相關(guān)訊息。