语音识别技术，也被称为自动语音识别，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；原理是动态时间伸缩方法使用瞬间的、变动倒频，1963年Bogert et al出版了《回声的时序倒频分析》，通过交换字母顺序，他们用一个含义广泛的词汇定义了一个新的信号处理技术，倒频谱的计算通常使用快速傅立叶变换；从1975年起，隐马尔可夫模型变得很流行，运用隐马尔可夫模型的方法，频谱特征的统计变差得以测量，文本无关语音识别方法的例子有平均频谱法、矢量量化法和多变量自回归法；平均频谱法使用有利的倒频距离，语音频谱中