语音识别技术，也称为自动语音识别(ASR)。其关键技术包括选择识别单元、语音端点检测、特征参数提取、声学模型及语音模型的建立。其主要技术难题是识别系统的适应性较差、受背景噪声影响较大。
①信号处理及特征提取模块：该模块的主要任务是从输入信号中提取特征，供声学模型处理。同时，它一般也包括了一些信号处理技术，以尽可能降低环境噪声、信道、说话人等因素对特征造成的影响。
②统计声学模型：典型系统多采用基于一阶隐马尔科夫模型进行建模。
③发音词典：发音词典包含系统所能处理的词汇集及其发音。发音词典实际提供了声学模型建模单元与语言模型建模单元间的映射。
④语言模型：语言模型对系统所针对的语言进行建模。理论上，包括正则语言，上下文无关文法在内的各种语言模型都可以作为语言模型，但目前各种系统普遍采用的还是基于统计的N元文法及其变体。
⑤解码器：解码器是语音识别系统的核心之一，其任务是对输入的信号，根据声学、语言模型及词典，寻找能够以最大概率输出该信号的词串。
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