语音识别技术,也被称为自动语音识别,其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入;原理是动态时间伸缩方法使用瞬间的、变动倒频,1963年Bogert et al出版了《回声的时序倒频分析》,通过交换字母顺序,他们用一个含义广泛的词汇定义了一个新的信号处理技术,倒频谱的计算通常使用快速傅立叶变换;从1975年起,隐马尔可夫模型变得很流行,运用隐马尔可夫模型的方法,频谱特征的统计变差得以测量,文本无关语音识别方法的例子有平均频谱法、矢量量化法和多变量自回归法;平均频谱法使用有利的倒频距离,语音频谱中