1、隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，特別是關(guān)于算法、廉價(jià)并行計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的突破，人工智能在本世紀(jì)領(lǐng)導(dǎo)著IT發(fā)展的潮流。智能人機(jī)交互接口是目前人工智能的一個(gè)研究熱點(diǎn)，很多專家指出，人機(jī)交互的維度將繼“點(diǎn)擊”時(shí)代過(guò)渡到“觸摸屏”時(shí)代之后，繼續(xù)從“觸摸屏”時(shí)代過(guò)渡到“語(yǔ)音”時(shí)代。如果能實(shí)現(xiàn)人與機(jī)器的自然對(duì)話，讓機(jī)器聽(tīng)懂人的語(yǔ)言，并根據(jù)信息執(zhí)行人類的意圖，那么這無(wú)疑是一種理想的人機(jī)交互方式，而這一切的實(shí)現(xiàn)都要基于語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的研究。
　　本文主

2、要是針對(duì)非特定人連續(xù)數(shù)字語(yǔ)音識(shí)別的研究，目的是實(shí)現(xiàn)IP電話應(yīng)用程序語(yǔ)音自動(dòng)撥號(hào)功能。本文的主要工作和成果如下：
　　1、研究了混合高斯模型（GMM）和隱馬爾科夫模型（HMM）及其相關(guān)算法。
　　2、詳細(xì)介紹了語(yǔ)音識(shí)別過(guò)程中的信號(hào)處理和特征提取，包括分幀加窗、預(yù)處理、端點(diǎn)檢測(cè)、特征提取，特別提到了一種基于GMM的端點(diǎn)檢測(cè)方法。
　　3、結(jié)合識(shí)別任務(wù)、已有的數(shù)據(jù)資源以及PC和Android手機(jī)的運(yùn)算能力，選取基于混合高斯模