显然，模板质量的好坏则直接关系到了声音识别的准确程度，甚至可以说是识别的核心。那么，声音识别的举步维艰难道仅仅是因为模板的问题吗？

　　声音识别应用为何举步维艰？

　　人体声音的易变性

　　诚然，声音识别技术在信息处理的过程中，已经有了一套非常完善的技术识别系统，并且在我们的应用中还会得到不断的完善。不过，虽然在识别过程中，先进的技术早已经成为应用的保障。但是在声音的源头我们是难以控制的，同样更是计算机难以控制的。当人的声音随着自身的年龄或者身体状况发生改变时，相应的声音识别系统却并不能聪明的有了更新的认识。或者可以不夸张的说，我们甚至有可能因为自身的感冒或者身体的不适而被关在门外。而这种看似非常滑稽的事情，在声音识别的应用中，却是再正常不过的事情了。

声音识别的应用（图片来源网络）

　　模板质量的难以控制

　　除了生源本身的变化以外，模版的质量也是关系到了声音识别效率的高低。在模版的搭建中，为了能够获得一个承载性更强的模版，往往需要有大量的原始数据来寻来设备的应用模型。因此，在开始进行声音识别研究之前，首先要建立起一个庞大的声音数据库，并且不断的调整系统模板的参数，使其尽可能的向着最佳的状态靠拢。而这个过程，则需要计算机拥有强大的算法作为支持，并配有完善的技术指导，才能达到很好的效果，而这些也都是目前技术下所欠缺的。