近几年来，语音模块逐渐从实验室开始走向市场并且成为热销产品。而且在众多行业领域当中，价格实惠的语音模块已经开始慢慢显露出其强大的技术优势和生命力，这其中很大的功劳都在于语音识别技术的不断升级和发展。那么，语音模块识别语音都采用了哪些方法呢？
1、动态时间规整法
这是语音模块识别语音方法中的较简单有效的方法，它主要是基于动态规划的思想解决发音长短不一的模板匹配问题。语音模块应用动态时间调整法进行语音识别时，主要是通过比较已经预处理和分帧过的语音测试信号和参考语音模板，获取它们之间的相似度，并按照某种距离测度得出两模板间的相似程度并选择好的路径。
2、矢量量化法
矢量量化法对于语音模块而言是一种非常重要的信号压缩方法，它主要适用于小词汇量和孤立词的语音识别。该种方法主要是将若干个语音信号波形组成一个矢量，之后在多维空间中完成整体的量化而达到识别语音的目的。一般语音模块产品采用矢量量化法，可以大大降低语音识别的复杂度，并实现较大可能的平均信噪比。
3、人工神经网络法
人工神经网络法本质上其实是一个自适应非线性力学系统，它主要是模拟人类神经活动的原理而具备强大的自适应性和并行性，同时其优越的分类能力和输入输出映射能力在语音识别中具有强大的吸引力。而且现在人工神经网络的识别算法研究已经取得了非常显着的进展，采用这种识别方法的语音模块产品的准确率将会得到进一步提高。
综上所述，语音模块识别语音的方法主要包括动态时间规整法、矢量量化法以及人工神经网络法。正是因为采用这些方法，语音模块产品才得以在识别语音方面占据突出优势。另外为了保证使用效果，小编建议用户应在选购产品之前了解语音模块哪个牌子好等相关讯息。