安齐佩罗夫指出，
理论上最智能的语音识别系统应该像人的大脑一样，能在瞬间从大量声音中分辨出已知的声音，而不依赖声音的大小和声调。目前的计算机识别系统还没有达到这种水平。每种声音对机器识别系统来说，仍是独一无二的，因此需要在机器上进行训练。由于长期训练的结果，在计算机的存储系统中形成了一个信息库，将某种声音的大量方案存储到这里，当计算机遇到某种声音时，就在这个信息库里进行挑选加工，然后选出某种可能的方案。

　　安齐佩罗夫在解释自己开发的语音识别系统时指出，这一独特的语音识别系统最主要的是考虑了语音的分级体系，从中辨别语音中最基本的成分，就像鉴别音乐中的音调一样，在宽广的语音频谱中，分辨出语音中最基本的具有思维性质的声音频谱。实验表明，这个频谱的范围接近1千赫，而其他那些带有情感色彩的语调，属于心理物理学范畴。

　　安齐佩罗夫进一步介绍说，在上述理论指导下，他开发的计算机语音识别系统接近大脑的识别功能：计算机在系统程序的指导下，将语音背景的个性成分清除，保留语音中最基本的成分，最大可能地简化了计算机的工作。在实验中，科研人员让十几人用不同声音进行实验，结果发现，计算机能够避开那些带有情感色彩的语调的干扰，准确地通过语音中最基本的成分辨别声音，1000比特的内存就能识别所有的数字和一些简单的语音

　　有关专家指出，该识别体系不仅达到了快速辨别语音的能力，还使计算机的存储时间和内存降低。该科研成果最适合大量的移动电子装置领域。 来源： 科技日报