展，语音识别研究取得了新的进步。理论方面，动态时间弯折的方法研究用基本成熟，新提出了隐马尔科夫模型理论，直到目前，方法仍然是研究中的主流方法。实践方面，运用基于线性预测倒谱和动态时间弯折技术，实现了特定人孤立词语音识别系统。八十年代后期，语音识别最显著的特征就是，人工神经网络的方法开始运用到语音识别研究工作当中，语音识别算法从模板匹配技术转向基于统计模型技术。年，美国卡耐基梅隆大学研制出具有词的非特定人连续语音识别系统系统。进入九十年代，人们终于在实验室中突破了语音识别中的三大障碍连续语音大词汇量非特定人识别，在新的时代发展和要求下，语音识别终于从实验室走向实用。许多发达国家，如美国日本韩国以及等著名公司都为语音识别系统的实用化这研究投以巨资，语音识别技术实用化进程已开上了加速发展的快车道。其中，是语音识别研究中投资时间最长投资最多的公司之，也取得了最大的成果，率先推出的标志着语音识别技术正在趋于成熟。在嵌入式相关应用中，研发了可以语音拨号的手机人机对话的玩具，在商服业中，出现了以语音识别为核心技术的呼叫中心。基于差别子空间的语音识别方法二十世纪初期，语音识别的研究主要集中于实现机器的同声传译以及多环境背景下的语音识别技术。我国在语音识别的研究上也做了很多投入，国内中科院的声学所自动所清华大学上海交大东北大学华中科技大学等科研机构和高校都在从事语音识别领域的相关研究。国家计划智能计算机主题专家组为语音识别技术的研究专门立项，在汉语，则矢量为在上的投影，它有两个重要的性质第，矢量垂直于第二，为中使最小的个唯的矢量。可以证明垂直残差矢量与无关，而且与选择那个特征矢量做参考矢量无关，也就是说对于每个词的训练集中所有特征矢量构造的特征差别子空间，残差矢量是唯的。我们认为反映了的个性特征，或者说是个词的第次发音提取的特征矢量与训练集中同词的其它特征矢基于差别子空间的语音识别方法量之信银行广发银行已经率先在其呼叫中心的自助电话银行系统中使用了相关技术，客户只要说出要办理业务的关键词，即可进行下步跳转，多次跳转即可实现业务全程自动化处理。这样神奇的过程究竟是什么技术呢其实就是自动语音识别，具体的说，就是个非特定人中词汇量孤立词语音识别系统。本文将差别子空间方法运用于语音识别过程之中，对语音识别相关技术进行探讨。让机器听懂你在说什么，这是长期以来人们想做的事情。这里的听懂有两层含义，第是将这种口述语音逐字逐句地转换为种文字，第二则是对口述语音中所包含的要求或询问作出正确的响应，而不简单的是对词句能正确的进行转换。语言是人类特有的功能，声音是人类必备的工具，是相互传递信息最重要也是最基本的手段。如何才能让计算机听懂人说的话，实现人机之间自然人性化的相互沟通，而摆脱传统的键盘荧屏输入输出控制的方式呢自动语音识别成为近五十多年来许多学者探索的目标，如何让计算机能理解人说的话，这个曾被认为难如登天的问题，如今马上已触手可及。伴随计算机技术的飞速发展，语音识别己成为信息产业领域的标志性技术之，在人机交互的应用中，逐渐进入我们日常的生活，并迅速发展成为改变人类生未来活方式的关键技术之。在具体探讨这个问题前，首先需要明确下基本概念什么是语音识别语音识别技术就是这样种能使机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别时门交叉学科，它是种人机语言通信技术，属于计算机智能接口技术，近年来，取得了显著成果，已经从实验室开始走向市场。人们预计，未来年内，语音识别技术将进入通信工业汽车电子医疗消费电子产品家庭服务等各个领域。很多专家都认为语音识别技术是年至年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之。基于差别子空间的语音识别方法目前，语音识别系统根据说话人发音方式可分为孤立词识别连接词识别连续语音识别按词汇表大小可分为小词汇量中词汇量大词汇量无限词汇量语音识别按服务对象可分为特定人和非特定人识别。课题背景及研究意义课题背景,