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

1、動態(tài)時(shí)間規(guī)整法

這是語音模塊識別語音方法中的較簡單有效的方法，它主要是基于動態(tài)規(guī)劃的思想解決發(fā)音長短不一的模板匹配問題。語音模塊應(yīng)用動態(tài)時(shí)間調(diào)整法進(jìn)行語音識別時(shí)，主要是通過比較已經(jīng)預(yù)處理和分幀過的語音測試信號和參考語音模板，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音識別。該種方法主要是將若干個(gè)語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(dá)到識別語音的目的。一般語音模塊產(chǎn)品采用矢量量化法，可以大大降低語音識別的復(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)，它主要是模擬人類神經(jīng)活動的原理而具備強(qiáng)大的自適應(yīng)性和并行性，同時(shí)其優(yōu)越的分類能力和輸入輸出映射能力在語音識別中具有強(qiáng)大的吸引力。而且現(xiàn)在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別算法研究已經(jīng)取得了非常顯著的進(jìn)展，采用這種識別方法的語音模塊產(chǎn)品的準(zhǔn)確率將會得到進(jìn)一步提高。

綜上所述，語音模塊識別語音的方法主要包括動態(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，語音模塊產(chǎn)品才得以在識別語音方面占據(jù)突出優(yōu)勢。另外為了保證使用效果，小編建議用戶應(yīng)在選購產(chǎn)品之前了解語音模塊哪個(gè)牌子好等相關(guān)訊息。