识别解决方案是机器能够识别和理解说话人语音信号的内容，将语音信号转化为文字字符或命令的智能技术，利用计算机理解说话人的语义内容，使其能听懂人类的语音，从而判断说话人的意图，是一种自然而有效的人机交流方式。智能语音识别解决方案数据来源：网络公开。

智能语音识别解决方案需要先对采集到的语音信号进行预处理，然后利用相关的语音信号处理方法计算出语音的声学参数，提取相应的特征参数，最后根据提取的特征参数进行语音识别。总的来说，智能语音识别解决方案可分为两个阶段：第一阶段是学习和训练，即将语音样本的特征参数提取为训练数据，合理设定模型参数的初始值，对模型的各参数进行重新估计，使识别系统达到最佳的识别效果；第二个阶段是识别，将待识别语音信号的特征根据一定的准则与训练好的模板库进行比较，最后通过一定的识别算法得出识别结果。很明显，识别结果的好坏与模板库的准确性、模型参数的优劣及特征参数的选择有着直接的关系。

事实上，智能语音识别解决方案也是一种模式识别，与通常的模式识别过程一样，语音识别由3个基本部分组成。事实上，由于语音信息的复杂性和语音内容的丰富，智能语音识别解决方案比模式识别系统复杂得多。

智能语音识别解决方案系统结构。

这其中，预处理主要是对输入语音信号进行预加重和分段加窗等处理，滤除其中的不重要信息、背景噪声等，然后进行端点检测，以确定有效的语音段。提取特征参数是将反映信号特征的关键信息提取出来，以减少维数来减少计算量，从而达到信息压缩的目的。然后提取特征参数，进行语音训练和识别。基于振幅、过零率、能量、频域线性预测倒谱系数、梅尔倒谱系数等是常用的特征参数。