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基于仿生模式识别的连续语音关键词识别的研究的综述报告
近年来，随着科技的不断发展，语音识别技术备受关注。连续语音关键词识别作为语音识别技术的重要一环，在各个领域的应用越来越广泛。基于仿生模式识别的连续语音关键词识别成为了研究的热点之一。
仿生模式识别顾名思义，是以仿生学为基础的模式识别技术。仿生学研究的是生物的结构、功能、行为等，将这些特点应用于人工系统中，就可产生许多优越的性能。基于仿生模式识别的连续语音关键词识别的研究，就是利用生物神经网络对语音信号进行学习，并进行模式匹配，从而实现关键词的识别。
基于仿生模式识别的连续语音关键词识别技术具有以下优势：
一、生物神经网络具有复杂的结构，能够很好地进行模拟处理，对于语音信号的处理能力十分优异。
二、生物神经网络具有自动学习的特点，无需人工干预，更加符合人类大脑的工作方式。
三、基于仿生模式识别的连续语音关键词识别技术能够很好地解决多人话音的干扰和噪声的影响问题。
四、该技术具有很高的实时性和鲁棒性，可以广泛应用于各个领域，如语音识别设备、智能家居、机器人控制等。
目前，已经有很多学者对基于仿生模式识别的连续语音关键词识别进行了深入的研究，主要有以下几个方面：
一、模型选择方面。学者们通过对神经网络模型的研究和优化，不断改善了连续语音关键词识别的准确率和鲁棒性。一种常见的模型是借鉴人类大脑的神经网络模型，如连接主义时间分类机器和回声状态网络等。
二、特征提取方面。良好的特征提取对于连续语音关键词识别至关重要。学者们从语音信号的频域、时域、拉普拉斯域等不同方面提取特征，进一步提高识别准确率和鲁棒性。
三、语音信号预处理方面。在进行连续语音关键词识别之前，需要对语音信号进行预处理，如预加重、去噪、归一化等，以保证识别的准确性和可靠性。
总体来说，基于仿生模式识别的连续语音关键词识别正朝着更高的准确性、实时性和普遍性的方向不断发展。未来随着技术的不断创新和完善，这一领域的应用将更加广泛。