对于每一帧，根据人类听觉的特定MCFF规则，提取特征并转换成多维向量。向量中的每个维度可以被视为该帧中的一个特征。解码过程就是把得到的矢量转换成文字的过程，其中用到声学模型和语言模型两种模型。声学模型是将特征向量转化为单个字母(汉语语音声母和韵母)，成为音素。语言模型是将音位拼接成单词或汉字。这两种模式都需要大量的语言数据进行训练。
3、[ 语音 识别标准之痛] 语音 识别的输入测试标准语音技术contains语音编码，语音合成，语音-1。本文不是关于语音编码的标准，而是关于语音合成和识别域技术的标准。语音 技术与语音编码相关，语音合成，语音识别。目前，关于语音编码，ISO和ITU上已经制定了一系列技术标准，分别应用于有线通信、移动通信、数字音频等领域。
虽然一些标准化组织、研究机构和大公司都提出了自己的草案技术规范，但并没有得到广泛的认可和支持。在国际上，很多跨国公司，如IBM、微软、美国电话电报公司、Naunce、SunSystem等，已经研究语音-3/很多年了，他们对制定语音-3/领域的标准不感兴趣。希望各自公司的研究成果能够纳入技术规范和标准，从而在激烈的竞争中处于技术的制高点。
4、 语音 识别和图像 识别的区别是什么?图形刺激作用于感觉器官，人们将其识别为自己经历过的某个图形的过程，也叫图像识别。在图像识别中，不仅应该有当时进入感官的信息，还应该有储存在记忆中的信息。只有将存储的信息与当前信息进行比较，才能实现图像的识别。该图像可以基于该图像的主要特征。每个图像都有自己的特点，比如字母A有尖角，P有圆，Y的圆心有锐角。
而且眼睛的扫描路线总是依次从一个特征转到另一个特征。可见，在image 识别的过程中，感知机制必须剔除冗余信息输入，提取关键信息。同时，大脑中必须有一个负责整合信息的机制，能够将分阶段获得的信息组织成一个完整的感知图像。在人类图像识别系统中，复杂图像识别往往是通过不同层次的信息处理来实现的。对于熟悉的图形，因为我们已经掌握了它的主要特征，我们就把它当作一个单元识别，不去关注它的细节。
5、如何解释 语音 识别的 技术原理?首先，我们知道声音其实是一种波。mp3等常见格式都是压缩格式，必须转换成未压缩的纯波形。首先，我们知道声音其实是一种波。mp3等常见格式都是压缩格式，必须转换成未压缩的纯波形头，也就是声音波形的点。语音 识别开始前，有时需要切断开头和结尾的静音，以减少对后续步骤的干扰。这种静音切割操作通常称为VAD，它需要一些信号处理。
