语音识别的分类应用有哪些呢？ 其中，孤立词识别的任务是识别事先已知的孤立的词，如“开机”、“关机”等；连续语音识别的任务则是识别任意的连续语音，如一个句子或一段话；连续语音流中的关键词检测。
语音学的辅音及分类 又称子音。普通话里如b、p、m、f等都是辅音。发音方法是，由于口腔中有了阻碍，呼出的气流通过这些阻碍而爆发成音或摩擦成音。发音动作的次序可分为三个阶段。一开始先把发音器官位置摆好的阶段称为成阻，已作势而还未出声的阶段称为持阻，声音发出时称为除阻。辅音的气流一般来自肺部，通过声门、声腔，由阻碍而成声。由于声门的开着或闭着而形成辅音的两种不同声源，声门开着，声带不颤动，成为爆发或摩擦的噪音，称为清辅音，声门闭合，肺部气流冲开使声带颤动，产生乐音，与爆发或摩擦同时（或先期）发出的，称为浊辅音。辅音由于口腔中发音部位（阻碍部分）的不同，而产生不同的音色，因此发音部位也是分析辅音的重要依据。口腔中的阻碍一般由静的器官和动的器官构成，静的多在上部，如上唇、上齿、上腭等，动的多在下部，如下唇、下齿、下颌、舌的各部等。软腭后端的小舌虽居上部，却非常灵活，它能上下移动而开闭咽通道，由此决定是口音还是鼻音。辅音的分类多数是既按发音方法又按发音部位。由于世界各种语言的辅音彼此不同，此详彼略，因此要拟订出一套包括世界语言全部辅音的表格是不可能完备的。国际音标表中的辅音已概括了大多数。语音学家在分析某一。
语音增强的方法分类 常用的语音增强算法分为如下几类：基于谱相减的语音增强算法、基于小波分析的语音增强算法、基于卡尔曼滤波的语音增强算法、基于信号子空间的增强方法、基于听觉掩蔽效应的语音增强方法、基于独立分量分析的语音增强方法、基于神经网络的语音增强方法。这里只是介绍一下各种语音增强方法流程，待确定方向之后再深入研究。语音增强不但与语音信号数字处理理论有关，而且涉及到人的听觉感知和语音学范畴。再者，噪声的来源众多，因应用场合而异，它们的特性也各不相同。所以必须针对不同噪声，采用不同的语音增强对策。某些语音增强算法在实际应用中己经证明是有效的，它们大体上可分为四类：噪声对消法、谐波增强法、基于参数估计的语音再合成法和基于语音短时谱估计的增强算法。
英语语音的分类？ 英语语音是由音素组成的，音素可分为元音和辅音两大类。音节：由一个元音，或一个元音和一个或若干个辅音所构成的发音单位，称为音节。开音节：是以元音字母为结尾的音节，。
语音编码的编码的分类 语音编码就是对模拟的语音信号进行编码，将模拟信号转化成数字信号，从而降低传输码率并进行数字传输，语音编码的基本方法可分为波形编码、参量编码（音源编码）和混合编码，波形编码是将时域的模拟话音的波形信号经过取样、量化、编码而形成的数字话音信号，参量编码是基于人类语言的发音机理，找出表征语音的特征参量，对特征参量进行编码，混合编译码是结合波形编译码和参量编译码之间的优点。波形编译码器虽然可提供高话音的质量，但数据率低于16kb/s的情况下，在技术上还没有解决音质的问题。基本原理是在时间轴上对模拟话音信号按照一定的速率来抽样，然后将幅度样本分层量化，并使用代码来表示。在接收端将收到的数字序列经过解码恢复到原模拟信号，保持原始语音的波形形状。话音质量高，编码速率高。如PCM编码类（a率或u率PCM、ADPCM、ADM)，编码速率为64－16kb/s，语音质量好。波形编码的目的在于尽可能精确地再现原来的语音波形，并以波形的保真度即自然度为其质量的主要度量指标，但波形编码所需的码速率较高。根据语音信号产生的数学模型，通过对语音信号特征参数的提取后进行编码（将特征参数变换成数字代码进行传输）。在接收端将特征参数，结合数学。
