智能语音识别有哪些算法

智能语音识别涉及到多个算法，常用的算法包括：

1. 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）：是一种常用的语音识别算法，通过对声音信号进行分帧、特征提取和建立声学模型，然后使用HMM进行识别。

2. 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）：通过建立神经网络模型，对语音信号进行特征提取和识别，可以用于语音识别和语音合成。

3. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）：通常用于语音信号的特征提取，通过对语音信号进行卷积操作和池化操作，提取出有用的特征。

4. 深度信念网络（Deep Belief Networks，DBN）：是一种多层神经网络模型，可以用于语音信号的特征提取和降噪。

5. 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）：通过对语音信号进行特征提取，使用SVM进行分类和识别。

6. 随机森林（Random Forest，RF）：通过对语音信号进行特征提取，使用RF进行分类和识别。

这些算法有各自的优缺点，也可以结合使用，以提高语音识别的准确率和效率。