1. 语音识别的目的是什么？语音识别系统可以怎样进行分类？当前，语音识别的主流方法是什么？ 答：语音识别主要是让机器听懂人说的话，即在各种情况下，准确的识别出语音的内容，从而根据其信息，执行人的各种意图。 语音识别系统按不同的角度有以下几种分类： (1) 孤立词、连接词、连续语音识别系统以及语音理解和会话系统。 (2) 大词汇、中词汇和小词汇量语音识别系统。 (3) 特定人和非特定人语音识别系统。 语音识别方法一般有模板匹配法、随机模型法和概率语法分析法。当前语音识别的主流方法主要有基于参数模型的隐马尔可夫模型的方法和基于非参数模型的矢量量化的方法。 2. 什么是孤立字（词）语音识别？孤立字（词）语音识别有哪些有效方法？简要说明它们的工作原理。 答：孤立字（词）语音识别系统是识别孤立发音的字或词，即直接以孤立字（词）为识别单位。常用的有效方法有： (1) 采用判别函数或准则的方法。最典型的是贝叶斯准则，为概率统计的方法。 (2) 采用动态时间规整（DTW）的方法。字音的起始点相应于路径的起始点。最优路径起点至终点的距离即为待识别语音与模板语音之间的距离，与待识别语音距离最小的模板对应的字音即判为识别结果。 (3) 采用矢量量化技术的方法。决策方法采用最小平均失真准则。 (4) 采用HMM技术的方法。在训练阶段，对每一个孤立词，将得到的特征矢量序列的集合作为观察值序列，估计出与当前孤立词对应的HMM参数。在识别阶段，对于任一待识别的语音，得到对应的特征矢量，并计算该特征序列在训练好的每个孤立词HMM上的输出概率，把输出概率最大的HMM所对应的孤立词作为识别结果。 (5) 采用人工神经网络技术的方法。 采用混合技术的方法。弥补单一方法的局限性。