近幾年來，語音模塊逐漸從實驗室開始走向市場并且成為熱銷產品。而且在眾多行業領域當中，價格實惠的語音模塊已經開始慢慢顯露出其強大的技術優勢和生命力，這其中很大的功勞都在于語音識別技術的不斷升級和發展。那么，語音模塊識別語音都采用了哪些方法呢？

1、動態時間規整法

這是語音模塊識別語音方法中的較簡單有效的方法，它主要是基于動態規劃的思想解決發音長短不一的模板匹配問題。語音模塊應用動態時間調整法進行語音識別時，主要是通過比較已經預處理和分幀過的語音測試信號和參考語音模板，獲取它們之間的相似度，并按照某種距離測度得出兩模板間的相似程度并選擇好的路徑。

2、矢量量化法

矢量量化法對于語音模塊而言是一種非常重要的信號壓縮方法，它主要適用于小詞匯量和孤立詞的語音識別。該種方法主要是將若干個語音信號波形組成一個矢量，之后在多維空間中完成整體的量化而達到識別語音的目的。一般語音模塊產品采用矢量量化法，可以大大降低語音識別的復雜度，并實現較大可能的平均信噪比。

3、人工神經網絡法

人工神經網絡法本質上其實是一個自適應非線性力學系統，它主要是模擬人類神經活動的原理而具備強大的自適應性和并行性，同時其優越的分類能力和輸入輸出映射能力在語音識別中具有強大的吸引力。而且現在人工神經網絡的識別算法研究已經取得了非常顯著的進展，采用這種識別方法的語音模塊產品的準確率將會得到進一步提高。

綜上所述，語音模塊識別語音的方法主要包括動態時間規整法、矢量量化法以及人工神經網絡法。正是因為采用這些方法，語音模塊產品才得以在識別語音方面占據突出優勢。另外為了保證使用效果，小編建議用戶應在選購產品之前了解語音模塊哪個牌子好等相關訊息。