语音识别技术的基本方法主要包括：基于模板的匹配法、概率模型法以及深度学习法。

基于模板的匹配法。这是一种较早的语音识别方法，主要原理是将输入的语音信号与预存的模板进行比对。这种方法简单直接，但在处理复杂环境和不同口音时，识别率较低。为了提高识别率，需要存储大量的模板，且每个模板都需要对应一个特定的词汇或短语。

概率模型法。该方法利用概率统计的方式对语音信号进行建模和识别。它基于声音特征的概率分布，通过建立声学模型和语言模型来识别语音。声学模型将语音信号转化为一系列特征参数，而语言模型则根据这些参数进行语法和语义的分析。这种方法在处理连续语音和未知词汇时具有较好的鲁棒性。

深度学习法。随着人工智能和机器学习技术的发展，深度学习在语音识别领域得到了广泛应用。深度神经网络和循环神经网络等模型被用于语音识别任务。这些方法能够自动学习语音特征，并通过对大量数据进行训练来提高识别率。与传统的基于模板和概率模型的方法相比，深度学习方法的识别准确率更高，尤其是在处理带有噪声的语音和不同的口音时表现出较强的适应性。

总结来说，语音识别技术的基本方法包括基于模板的匹配、概率模型以及深度学习等方法。这些方法各有特点，随着技术的不断进步，深度学习在语音识别领域的应用越来越广泛，不断提高语音识别的准确率和适应性。

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文章来源：天狐定制

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