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    語音識別的本質是一種基于語音特征參數的模式識別，即通過學習，系統(tǒng)能夠把輸入的語音按一定模式進行分類，進而依據判定準則找出最佳匹配結果。目前，模式匹配原理已經被應用于大多數語音識別系統(tǒng)中。

    一般的模式識別包括預處理，特征提取，模式匹配等基本模塊。首先對輸入語音進行預處理，其中預處理包括分幀，加窗，預加重等。其次是特征提取，因此選擇合適的特征參數尤為重要。常用的特征參數包括：基音周期，共振峰，短時平均能量或幅度，線性預測系數（LPC），感知加權預測系數（PLP），短時平均過零率，線性預測倒譜系數（LPCC），自相關函數，梅爾倒譜系數（MFCC），小波變換系數，經驗模態(tài)分解系數（EMD），伽馬通濾波器系數（GFCC）等。在進行實際識別時，要對測試語音按訓練過程產生模板，最后根據失真判決準則進行識別。常用的失真判決準則有歐式距離，協(xié)方差矩陣與貝葉斯距離等。