语音识别技术的系统结构 一个完整的基于统计的语音识别系统可大致分为三部分：(1)语音信号预处理与特征提取；(2)声学模型与模式匹配；(3)语言模型与语言处理、语音信号预处理与特征提取选择识别单元是语音识别研究的第一步。语音识别单元有单词（句）、音节和音素三种，具体选择哪一种，由具体的研究任务决定。单词（句）单元广泛应用于中小词汇语音识别系统，但不适合大词汇系统，原因在于模型库太庞大，训练模型任务繁重，模型匹配算法复杂，难以满足实时性要求。音节单元多见于汉语语音识别，主要因为汉语是单音节结构的语言，而英语是多音节，并且汉语虽然有大约1300个音节，但若不考虑声调，约有408个无调音节，数量相对较少。因此，对于中、大词汇量汉语语音识别系统来说，以音节为识别单元基本是可行的。音素单元以前多见于英语语音识别的研究中，但目前中、大词汇量汉语语音识别系统也在越来越多地采用。原因在于汉语音节仅由声母（包括零声母有22个）和韵母（共有28个）构成，且声韵母声学特性相差很大。实际应用中常把声母依后续韵母的不同而构成细化声母，这样虽然增加了模型数目，但提高了易混淆音节的区分能力。由于协同发音的影响，音素单元不稳定，所以如何获得稳定的音素。
语音识别芯片的语音识别系统设计 对于嵌入式系统而言，语音识别硬件组成要考虑很多其它因素，首先由于成本的限制，一般使用定点DSP，这意味着算法的复杂度受到限制；其次，对产品化有各种严格的限制，这就需要一个高度集成的硬件DSP，因此最理想的硬件组成是系统级的芯片。一般采用的是一个16位结构的微控制器，将MCU、A/D、D/A、RAM、ROM集成在一块芯片上，具有很高的集成度。同时具有较高运算速度的16×16位的乘法语音和内积运算指令，CPU最高可达时钟49MHz，因此在复杂的数字信号处理方面既非常便利又比专用的DSP芯片便宜得多。并具有12位ADC，和14位DAC保证音频精度，配置带自动增益控制（AGC）的麦克风输入方式，为语音处理带来了极大的方便。既具有体积小、集成度高、可靠性好的特点，又具有较强的中断处理能力、高性能的价格比和功能强、效率高的指令系统及低功耗、低电压的特点，所以非常适合用于嵌入式语音识别系统。以SR160X为核心的嵌入式语音识别系统硬件的电路系统，主要包括麦克风输入电路、ADC、DAC、功放输出电路、键盘电路和各种通信电路等，语音保存到SPI Flash存储器中。非特定人语音识别要经过语音训练后才能识别，将语音训练过程中建立的参考模式库和从待识别语音信号中提取的。
声学模型编辑语音识别系统的模型由哪些构成？ 语音识别声学模型编辑语音识别系统的模型通常由声学模型和语言模型两部分组成，分别对应于语音到音节概率的计算和音节到字概率的计算
