摘要
语音识别作为人机交互的重要技术，近年来发展迅速。
倒谱分析作为一种信号处理方法，在语音识别领域展现出巨大潜力。
本文首先介绍语音识别和倒谱分析的基本概念，然后回顾倒谱分析在语音识别中的应用历史和研究现状，重点阐述其在语音特征提取、语音端点检测等方面的应用。
文章分析比较了不同倒谱分析方法的优缺点和适用场景，并对未来发展趋势进行展望。
关键词：语音识别；倒谱分析；特征提取；端点检测；深度学习
#1.1语音识别语音识别是指将人类语音信号转换为文本或命令的技术。
其基本原理是将语音信号进行特征提取，然后与预先训练好的声学模型进行匹配，最终识别出对应的文本或命令。
#1.2倒谱分析倒谱分析是一种信号处理方法，其基本思想是将信号从时域变换到频域，然后对频谱进行对数运算，最后再进行反变换，得到倒谱。
倒谱可以有效地分离语音信号中的激励和声道信息，因此在语音识别中得到了广泛应用。
#1.3倒谱分析在语音识别中的应用倒谱分析在语音识别中的应用主要包括以下几个方面：语音特征提取:倒谱系数(CepstralCoefficients)如MFCC和LPCC是常用的语音特征参数，能够有效表征语音的频谱包络信息。
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