“如今主流语音识别系统都采用隐马尔科夫模型(HMM)作为声学模型，这是因为HMM具有很多优良特性。HMM模型的状态跳转模型很适合人类语音的短时平稳特性，可以对不断产生的观测值(语音信号)进行方便的统计建模；与HNN相伴生的动态规划算法可以有效地实现对可变长度的时间序列进行分段和分类的功能；HMM的应用范围广泛。只要选择不同的生成概率密度，离散分布或者连续分布，都可以使用HNM进行建模。HMM以及与之相关的技术在语音识别系统中处于最核心的地位。
语音是人类最自然的交互方式。计算机发明之后，让机器能够“听懂”人类的语言，理解语言中的内在含义，并能做出正确的回答就成为了人们追求的目标。我们都希望像科幻电影中那些智能先进的机器人助手一样，在与人进行语音交流时，让它听明白你在说什么。语音识别技术将人类这一曾经的梦想变成了现实。语音识别就好比“机器的听觉系统”，该技术让机器通过识别和理解，把语音信号转变为相应的文本或命令。
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。语音识别就好比“机器的听觉系统”，它让机器通过识别和理解，把语音信号转变为相应的文本或命令。
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