语音识别技术具体包含哪些内容，有没有最简单的识别方法？

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自20世纪50年代起，语音识别研究起步，经历数十年发展，已达到一定高度。部分研究从实验室走向市场，如玩具、门禁密码语音输入等，利用DSP和专用集成电路技术。

从20世纪50年代开始对语音识别的研究开始，经过几十年的发展已经达到一定的高度，有的已经从实验室走向市场，如一些玩具、某些部门密码语音输入等，随着DSP和专用集成电路技术的发展，快速傅立叶变换以及近来嵌入式操作系统的研究，使得特定人识别尤其是计算量小的特定人识别成为可能。因此，对特定人语音识别技术在汽车控制上的应用的研究是很有前途的。

特定人语音识别的方法

目前，常用的说话人识别方法有模板匹配法、统计建模法、联接主义法（即人工神经网络实现）。考虑到数据量、实时性以及识别率的问题，笔者采用基于矢量量化和隐马尔可夫模型（HMM）相结合的方法。

说话人识别的系统主要由语音特征矢量提取单元（前端处理）、训练单元、识别单元和后处理单元组成，其系统构成如图1所示。

图1系统构成

由上图也可以看出，每个司机在购买车后必须将自己的语音输入系统，也就是训练过程，当然最好是在安静、次数达到一定的数目。从此在以后驾驶过程中就可以利用这个系统了。

所谓预处理是指对语音信号的特殊处理：预加重，分帧处理。预加重的目的是提升高频部分，使信号的频谱变得平坦，以便于进行频谱分析或声道参数分析。用具有 6dB/倍频程的提升高频特性的预加重数字滤波器实现。虽然语音信号是非平稳时变的，但是可以认为是局部短时平稳。故语音信号分析常分段或分帧来处理。

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