基于双层GMM结构与多环境优化模型的ARM鲁棒语音识别算法深度探究

一、绪论

1.1研究背景与意义

语音识别技术作为人工智能领域的重要研究方向，旨在让计算机能够理解和处理人类语言，将语音信号转换为相应的文本或指令。该技术的发展历程漫长且充满变革，自20世纪50年代起步以来，历经了多个重要阶段。早期的语音识别技术主要基于模板匹配方法，这种方法对于小词汇量、孤立词的识别有一定效果，但在面对大词汇量、非特定人连续语音识别时，准确率和适应性都面临挑战。随着研究的深入，到了70-80年代，基于统计模型的方法逐渐兴起，其中隐马尔科夫模型（HMM）成为主流。HMM模型通过描述语音的短时平