中科信利語種識別引擎能夠在連續(xù)語音中自動提取語音的語種信息。

　　中科信利的語種識別技術將從聲學層特征和音子序列特征的提取，分別采用了聲學建模和語法建模的方法，來描述這些特征的空間分布情況，并且以此來構建高層的得分向量空間，通過分類器對得分向量進行劃分，以達到自動分類判決的目的，以使得語種識別技術能滿足實際的應用需求。

　　預處理：將語音分段，盡可能的保證每段語音只包含同一個說話人或者同一類非語音，此外，也要保證檢測出的說話人或者同一類非語音的虛轉折點少；噪聲檢測，檢測出電話語音數據中包含的傳真音、震鈴、音樂彩鈴等非有效說話人語音。

　　特征提�。�在語種識別技術中，選取能夠表征語種類別特征的有效而可靠的特征參量，是保證識別性能的重要因素之一。語音信號的長時差分頻譜特征，包含了語音信號中的語義信息、說話人信息、語種信息。分析語音信號的頻譜特性可以用來確認各個目標語種。

　　模式匹配：指的是通過建立統(tǒng)計模型，將低層聲學特征轉換為高層的得分向量特征。中科信利的語種識別系統(tǒng)中，目標是對各個待識語種建立可靠模型，保證語種識別系統(tǒng)的性能。

　　判決規(guī)則：語種識別系統(tǒng)的輸出一般都是對各個目標語種有個打分，這些得分都是通過將測試語音同模型庫進行似然概率計算或者進行距離度量所得到。