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生物识别技术随着互联网的不断发展而得到了广泛的应用，今天我们就通过案例分析来了解一下，声音识别技术应用原理都有哪些。
1、声音信号采集
我们需要进行语音信号采集，也就是俗话说的录音，由我们手机里或者电脑等电子设备里所带的麦克风、语音采集模块把声音存储下来。
2、声音信号处理
大家应该知道声音实际上是一种波。常见的mp3、wmv等格式都是压缩格式，必须转成非压缩的纯波形文件来处理，比如WindowsPCM文件，也就是俗称的wav文件。wav文件里存储的除了一个文件头以外，就是声音波形的一个个点了。
信号处理分为降噪处理和预处理两部分，我们采集到的声音数据里包含大部分噪声和无用的声音频段，先利用谱减法等降噪处理方法去噪，留得有用的声音信号
然后利用预加重等预处理手段使得想识别出的语音信号特征变得更加明显。在预处理部分还有分帧加窗和端点检测，目的是移除信号当中的直流偏置分量和一些低频噪声大家先明白是为了方便下一步更准确的提取特征参数就好，下一篇我会专门给大家讲解相关专业术语的含义。
3、特征提取
特征提取就是使用计算机提取声音信号中属于特征性的信息的方法及过程。举个例子，我说：“我喜欢你”，在语音识别过程中，会把文字变成编码的形式，并以音节、音素等分开，把wo这个字识别出来，在音频波纹中提取w和o就是相当于特征提取。
4、分类识别
分类识别就是利用语音识别系统根据对输入语音的限制加以分类。
从说话者与识别系统的相关性考虑可以将识别系统分为3类：
(1)特定人语音识别系统：仅考虑对于专人的话音进行识别;
(2)非特定人语音系统：识别的语音与人无关，通常要用大量不同人的语音数据库对识别系统进行学习;
(3)多人的识别系统：通常能识别一组人的语音，或者成为特定组语音识别系统，该系统仅要求对要识别的那组人的语音进行训练。
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