关于“php语音识别”的问题，小编就整理了【4】个相关介绍“php语音识别”的解答：
语音识别算法？该方法的运算量较大，但技术上较简单，识别正确率高。
在小词汇量、孤立字（词）识别系统中，也已有许多改进的DTW算法被提出。例如，利用频率尺度的DTW算法进行孤立字（词）识别的方法。
第二种：基于参数模型的隐马尔可夫模型（HMM）的方法
该算法主要用于大词汇量的语音识别系统，它需要较多的模型训练数据，较长的训练和识别时间，而且还需要较大的内存空间。
一般连续隐马尔可夫模型要比离散隐马尔可夫模型计算量大，但识别率要高。
语音识别控制系统怎么用？语音识别控制系统的用法就是通过说话来让系统识别出说话的内容，从而进行控制操作。
什么是语音识别的范畴？语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，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，例如按键、二进制编码或者字符序列。
与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
如何实现简单的语音识别？一般的模式识别包括预处理，特征提取，模式匹配等基本模块。
首先对输入语音进行预处理，其中预处理包括分帧，加窗，预加重等。
其次是特征提取，因此选择合适的特征参数尤为重要。常用的特征参数包括：基音周期，共振峰，短时平均能量或幅度，线性预测系数（LPC），感知加权预测系数（PLP），短时平均过零率，线性预测倒谱系数（LPCC），自相关函数，梅尔倒谱系数（MFCC），小波变换系数，经验模态分解系数（EMD），伽马通滤波器系数（GFCC）等。
在进行实际识别时，要对测试语音按训练过程产生模板，最后根据失真判决准则进行识别。
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