MM)。这东西听起来好像很高深的样子，实际上用起来很简单：
第一步，构建一个状态网络。
第二步，从状态网络中寻找与声音最匹配的路径。
这样就把结果限制在预先设定的网络中，避免了刚才说到的问题，当然也带来一个局限，比如你设定的网络里只包含了“今天晴天”和“今天下雨”两个句子的状态路径，那么不管说些什么，识别出的结果必然是这两个句子中的一句。
那如果想识别任意文本呢？把这个网络搭得足够大，包含任意文本的路径就可以了。但这个网络越大，想要达到比较好的识别准确率就越难。所以要根据实际任务的需求，合理选择网络大小和结构。
搭建状态网络，是由单词级网络展开成音素网络，再展开成状态网络。语音识别过程其实就是在状态网络中搜索一条最佳路径，语音对应这条路径的概率最大，这称之为“解码”。路径搜索的算法是一种动态规划剪枝的算法，称之为Viterbi算法，用于寻找全局最优路径。
这里所说的累积概率，由三部分构成，分别是：
观察概率：每帧和每个状态对应的概率
转移概率：每个状态转移到自身或转移到下个状态的概率
语言概率：根据语言统计规律得到的概率
其中，前两种概率从声学模型中获取，最后一种概率从语言模型中获取。语言模型是使用大量的文本训练出来的，可以利用某门语言本身的统计规律来帮助提升识别正确率。语言模型很重要，如果不使用语言模型，当状态网络较大时，识别出的结果基本是一团乱麻。
这样基本上语音识别过程就完成了,这就是语音识别技术的原理。
三：语音识别技术原理-语音识别系统的工作流程
一般来说，一套完整的语音识别系统其工作过程分为7步：
①对语音信号进行分析和处理，除去冗余信息。
②提取影响语音识别的关键信息和表达语言含义的特征信息。
③紧扣特征信息，用最小单元识别字词。
④按照不同语言的各自语法，依照先后次序识别字词。
⑤把前后意思当作辅助识别条件，有利于分析和识别。
⑥按照语义分析，给关键信息划分段落，取出所识别出的字词并连接起来，同时根据语句意思调整句子构成。
⑦结合语义，仔细分析上下文的相互联系，对当前正在处理的语句进行适当修正。
音识别系统基本原理框图
语音识别系统基本原理结构如图所示。语音识别原理有三点：①对语音信号中的语言信息编码是按照幅度谱的时间变化来进行；②由于语音是可以阅读的，也就是说声学信号可以在不考虑说话人说话传达的信息内容的前提下用多个具有区别性的、离散的符号来表示；③语音的交互是一个认知过程，所以绝对不能与语法、语义和用语规范等方面分裂开来。
预处理，其中就包括对语音信号进行采样、克服混叠滤波、去除部分由个体发音的差异和环境引起的噪声影响，此外还会考虑到语音识别基本单元的选取和端点检测问题。反复训练是在识别之前通过让说话人多次重复语音，从原始语音信号样本中去除冗余信息，保留关键信息，再按照一定规则对数据加以整理，构成模式库。再者是模式匹配，它是整个语音识别系统的核心部分，是根据一定规则以及计算输入特征与库存模式之间的相似度，进而判断出输入语音的意思。
前端处理，先对原始语音信号进行处理，再进行特征提取，消除噪声和不同说话人的发音差异带来的影响，使处理后的信号能够更完整地反映语音的本质特征提取，消除噪声和不同说话人的发音差异带来的影响，使处理后的信号能够更完整地反映语音的本质特征。
四：语音识别技术原理-发展历程
早在计算机发明之前，自动语音识别的设想就已经被提上了议事日程，早期的声码器可被视作语音识别及合成的雏形。而19代生产的“Radio Rex”玩具狗可能是最早的语音识别器，当这只狗的名字被呼唤的时候，它能够从底座上弹出来。最早的基于电子计算机的语音识别系统是由AT&T贝尔实验室开发的Audrey语音识别系统，它能够识别10个英文数字。其识别方法是跟踪语音中的共振峰。该系统得到了98%的正确率。到1950年代末，伦敦学院(Colledge of London)的Denes已经将语法概率加入语音识别中。
1960年代，人工神经网络被引入了语音识别。这一时代的两大突破是线性预测编码Linear PredicTIve Coding (LPC)， 及动态时间弯折Dynamic Time Warp技术。
语音识别技术的最重大突破是隐含马尔科夫模型Hidden Markov Model的应用。从Baum提出相关数学推理，经过Labiner等人的研究，卡内基梅隆大学的李开复最终实现了第一个基于隐马尔科夫模型的大词汇量语音识别系统Sphinx。此后严格来说语音识别技术并没有脱离HMM框架。
实验室语音识别研究的巨大突破产生于20世纪80年代末：人们终于在实验室突破了大词汇量、连续语音和非特定人这三大障碍，第一次把这三个特性都集成在一个系统中，比较典型的是卡耐基梅隆大学(CarnegieMellonUniversity)的Sphinx系统，它是第一个高性能的非特定人、大词汇量连续语音识别系统。
这一时期，语音识别研究进一步走向深入，其显著特征是HMM模型和人工神经元网络(ANN)在语音识别中的成功应用。HMM模型的广泛应用应归功于AT&TBell实验室Rabiner等科学家的努力，他们把原本艰涩的HMM纯数学模型工程化，从而为更多研究者了解和认识，从而使统计方法成为了语音识别技术的主流。
20世纪90年代前期，许多著名的大公司如IBM、苹果、AT&T和NTT都对语音识别系统的实用化研究投以巨资。语音识别技术有一个很好的评估机制，那就是识别的准确率，而这项指标在20世纪90年代中后期实验室研究中得到了不断的提高。比较有代表性的系统有：IBM公司推出的ViaVoice和DragonSystem公司的NaturallySpeaking，Nuance公司的NuanceVoicePlatform语音平台，Microsoft的Whisper，Sun的VoiceTone等。
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