第一种：基于动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）的算法在连续语音识别中仍然是主流方法，该方法在小词汇量、孤立字（词）识别系统中也有广泛应用，例如利用频率尺度的DTW算法进行孤立字（词）识别的方法。
第二种：基于参数模型的隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）的方法，该算法主要用于大词汇量的语音识别系统，相比于离散隐马尔可夫模型，连续隐马尔可夫模型的计算量更大，但识别准确率更高，它需要较多的模型训练数据，训练和识别时间较长,同时也需要较大的内存空间。
第三种：基于非参数模型的矢量量化（Vector Quantization, VQ）的方法，该方法所需的模型训练数据量、训练和识别时间、工作存储空间都很小，VQ算法在大词汇量语音识别中的识别性能不如HMM，尽管如此，在孤立字（词）语音识别系统中,VQ算法得到了很好的应用。
语音识别的原理是什么？
语音识别的原理是将人类语言转化为计算机可识别的形式，通过麦克风采集声音信号，然后将其转化为数字信号，通过信号处理和特征提取，将声音信号转化为语音特征向量，通过语音识别算法和语音识别模型，将语音特征向量转化为文本形式的语音内容，这个过程依赖于大量的语音数据和深度学习算法,如循环神经网络和卷积神经网络等。
具体而言，语音信号首先被采样并转化为数字信号，然后通过数字信号处理算法去除噪声和语音信号的干扰，接着进行特征提取，提取语音的基本特征，如声调、音高等，利用语音识别算法进行模型匹配，将输入的语音信号与已有的语音模型进行匹配,并输出识别结果。
语音识别的原理还包括分析语音信号的频谱、时域特征和语音模型等，利用机器学习算法进行模式匹配和统计建模，从而识别出语音中的语音单元，进而转化为文本，具体步骤包括预处理、特征提取、声学模型训练和解码等。
预处理阶段对语音信号进行去噪、分帧和特征提取，提取出频谱和时域特征，声学模型训练阶段使用大量标注的语音数据进行训练，建立声学模型，用于将特征与语音单元进行对应，解码阶段使用声学模型和语言模型进行解码，找出最可能的文本输出，语音识别的原理是基于信号处理、机器学习和统计建模的技术,能够实现自动转化语音为文本的功能。
语音识别体现了什么技术？
语音识别技术，也被称为自动语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR），其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列，与说话人识别及说话人确认不同,后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
语音识别技术结合了信号处理、机器学习和统计建模等多个领域的知识，能够有效地实现语音信号到文本转换的功能,在多个应用场景中发挥着重要作用。