近幾年來(lái)，語(yǔ)音模塊逐漸從實(shí)驗室開(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)始慢慢顯露出其強大的技術(shù)優(yōu)勢和生命力，這其中很大的功勞都在于語(yǔ)音識別技術(shù)的不斷升級和發(fā)展。那么，語(yǔ)音模塊識別語(yǔ)音都采用了哪些方法呢？

1、動(dòng)態(tài)時(shí)間規整法

這是語(yǔ)音模塊識別語(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)規劃的思想解決發(fā)音長(cháng)短不一的模板匹配問(wèn)題。語(yǔ)音模塊應用動(dòng)態(tài)時(shí)間調整法進(jìn)行語(yǔ)音識別時(shí)，主要是通過(guò)比較已經(jīng)預處理和分幀過(guò)的語(yǔ)音測試信號和參考語(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

矢量量化法對于語(yǔ)音模塊而言是一種非常重要的信號壓縮方法，它主要適用于小詞匯量和孤立詞的語(yǔ)音識別。該種方法主要是將若干個(gè)語(yǔ)音信號波形組成一個(gè)矢量，之后在多維空間中完成整體的量化而達到識別語(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)音識別的復雜度，并實(shí)現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)自適應非線(xiàn)性力學(xué)系統，它主要是模擬人類(lèi)神經(jīng)活動(dòng)的原理而具備強大的自適應性和并行性，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)音識別中具有強大的吸引力。而且現在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的識別算法研究已經(jīng)取得了非常顯著(zhù)的進(jìn)展，采用這種識別方法的語(yǔ)音模塊產(chǎn)品的準確率將會(huì )得到進(jìn)一步提高。

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