语音是一个连续的音频流，它是由大部分的稳定态和部分动态改变的状态混合构成。
一个单词的发声（波形）实际上取决于很多因素，而不仅仅是音素，例如音素上下文、说话者、语音风格等；
协同发音（指的是一个音受前后相邻音的影响而发生变化，从发声机理上看就是人的发声器官在一个音转向另一个音时其特性只能渐变，从而使得后一个音的频谱与其他条件下的频谱产生差异。）的存在使得音素的感知与标准不一样，所以我们需要根据上下文来辨别音素。将一个音素划分为几个亚音素单元。如：数字“three”，音素的第一部分与在它之前的音素存在关联，中间部分是稳定的部分，而最后一部分则与下一个音素存在关联，这就是为什么在用HMM模型做语音识别时，选择音素的三状态HMM模型。（上下文相关建模方法在建模时考虑了这一影响，从而使模型能更准确地描述语音，只考虑前一音的影响的称为Bi-Phone，考虑前一音和后一音的影响的称为 Tri-Phone。）
有时候，音素会被放在上下文中考虑，这样就形成了三元音素或者多元音素。但它与亚音素不同，他们在波形中匹配时长度还是和单一音素一样。只是名字上的不同而已，所以我们更倾向于将这样的多元音素称为senone。一个senone的上下文依赖比单纯的左右上下文复杂得多，它是一个可以被决策树或者其他方式来定义的复杂函数。（英语的上下文相关建模通常以音素为基元，由于有些音素对其后音素的影响是相似的，因而可以通过音素解码状态的聚类进行模型参数的共享。聚类的结果称为senone。决策树用来实现高效的triphone对senone的对应，通过回答一系列前后音所属类别（元/辅音、清/浊音等等）的问题，最终确定其HMM状态应使用哪个senone。分类回归树CART模型用以进行词到音素的发音标注。）
特征：
我们用帧frames去分割语音波形，每帧大概25(原文10ms,大部分资料都是以25ms为基准)ms，然后每帧提取可以代表该帧语音的39个数字，这39个数字也就是该帧语音的特征，用特征向量来表示。而如何提取特征向量是当下热门的研究课题，但这些提取方法都是由频谱衍生出来的。
声学模型acoustic model：
一个声学模型包含每个senone的声学属性，其包括不依赖于上下文的属性（每个音素phone最大可能的特征向量？？？暂时不明白，后边再回来补充）和依赖于上下文的属性（根据上下文构建的senone）。
语音学字典phonetic dictionary：
字典包含了从单词words到音素phones之间的映射。
字典并不是描述单词words到音素phones之间的映射的唯一方法。可以通过运用机器学习算法去学习得到一些复杂的函数去完成映射功能。
网格Lattice是一个代表识别的不同结果的有向图。一般来说，很难去获得一个最好的语音匹配结果。所以Lattices就是一个比较好的格式去存放语音识别的中间结果。
本文主要对 http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7941055 进行了简单的信息压缩处理，如果感觉不够连贯可以参考原文。
