一般取景操作不是簡單的剪切，而是利用移動窗口功能來實現(xiàn)，這里不贅述。通常，幀之間會有重疊。圖中每幀長度為25ms，每兩幀之間有251015ms的重疊。我們稱之為幀長25ms，幀移位10ms的成幀。分幅后，語音就變成了很多小段。但波形在時域上幾乎沒有描述能力，必須進行變換。常見的變換方法是提取MFCC特征，根據(jù)人耳的生理特點，把每一幀波形變成一個多維向量，可以簡單理解為包含了這一幀的內(nèi)容信息語音。

語音識別技術(shù)的原理是將語音信號的一段轉(zhuǎn)換成相應的文本信息。該系統(tǒng)主要包括四個部分:特征提取、聲學模型、語言模型、詞典和解碼。之后，特征提取工作將聲音信號從時域轉(zhuǎn)換到頻域，為聲學模型提供合適的特征向量；在聲學模型中，根據(jù)聲學特征計算每個特征向量在聲學特征上的得分；

最后，根據(jù)已有的詞典，對短語序列進行解碼，得到最終可能的文本表示。作為語音 識別的前提和基礎(chǔ)，對語音信號的預處理非常重要。在最終的模板匹配中，將輸入的語音信號的特征參數(shù)與模板庫中的特征參數(shù)進行比較。因此，只有在預處理階段獲得能夠表征語音信號本質(zhì)特征的特征參數(shù)，這些特征參數(shù)才能高速率匹配識別。

使用YQ5969，其中語音識別技術(shù)可以支持本地和云識別不同的需求。5米以內(nèi)，本地識別率超過93%，云端識別率百分之九十七。這個語音 識別技術(shù)安靜環(huán)境下的特性語音識別系統(tǒng)已經(jīng)接近人類的水平，目前已經(jīng)有很多實際應用，但是目前/。NRK 10語音 識別芯片是廣州九信電子自主研發(fā)的高性能、低成本離線語音識別芯片，具有語音/1223。

語音識別技術(shù)，又稱自動語音識別(自動語音識別，ASR)，其目標。與說話人識別和說話人確認不同，后者試圖識別或確認發(fā)出語音的說話人，而不是其中包含的詞法內(nèi)容。語音識別技術(shù)屬于人工智能的一個重要分支，涉及很多學科，如信號處理、計算機科學、語言學、聲學、生理學、心理學等。，而且是在人機自然交互技術(shù)。

語音識別技術(shù)讓手持電腦的用戶不必關(guān)注屏幕。在IT行業(yè)倡導開放系統(tǒng)和互操作的大潮中，語音synthesis/識別的功能已經(jīng)很容易地集成到許多現(xiàn)有的供應鏈應用中，包括倉庫管理、揀貨和倉儲、庫存、檢驗、質(zhì)量監(jiān)控等，，主要是終端模擬(TE)。根據(jù)對大眾配送中心的調(diào)查，使用條形碼數(shù)據(jù)輸入法的準確率比傳統(tǒng)的語音-3高4%/(前者為9%，后者為95%)，但使用條形碼處理需要多26名全職工人。