語音識别技術,也被稱為自動語音識别,其目标是将人類的語音中的詞彙内容轉換為計算機可讀的輸入;原理是動态時間伸縮方法使用瞬間的、變動倒頻,1963年Bogert et al出版了《回聲的時序倒頻分析》,通過交換字母順序,他們用一個含義廣泛的詞彙定義了一個新的信号處理技術,倒頻譜的計算通常使用快速傅立葉變換;從1975年起,隐馬爾可夫模型變得很流行,運用隐馬爾可夫模型的方法,頻譜特征的統計變差得以測量,文本無關語音識别方法的例子有平均頻譜法、矢量量化法和多變量自回歸法;平均頻譜法使用有利的倒頻距離,語音頻譜中
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