語音識(shí)別技術(shù)，也稱為自動(dòng)語音識(shí)別（ASR），其核心目標(biāo)是將人類語音信號(hào)轉(zhuǎn)換為對應(yīng)的文本或指令。隨著人工智能的發(fā)展，語音識(shí)別已成為智能助手、實(shí)時(shí)翻譯、車載系統(tǒng)等領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)。其工作原理可分解為信號(hào)處理、特征提取、聲學(xué)建模、語言建模和解碼搜索等多個(gè)環(huán)節(jié)。

首先，系統(tǒng)通過麥克風(fēng)采集原始音頻信號(hào)，并進(jìn)行預(yù)處理，包括降噪、分幀和端點(diǎn)檢測（確定語音的開始和結(jié)束）。隨后，提取聲學(xué)特征，如梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）或濾波器組特征（FBank），這些特征能夠有效表征語音的頻譜屬性。

聲學(xué)模型是語音識(shí)別的核心之一，傳統(tǒng)方法采用隱馬爾可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）描述音素與聲學(xué)特征的關(guān)系。如今，深度學(xué)習(xí)技術(shù)已成為主流，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）能夠更精準(zhǔn)地建模時(shí)序依賴關(guān)系。而基于Transformer的模型進(jìn)一步提升了長序列處理能力。

語言模型則負(fù)責(zé)處理文本的上下文概率，通過統(tǒng)計(jì)或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如BERT、GPT）預(yù)測詞序列的可能性，從而修正聲學(xué)模型輸出的錯(cuò)誤。最終，解碼器結(jié)合聲學(xué)模型和語言模型的結(jié)果，通過動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法（如維特比算法）搜索最優(yōu)詞序列。

盡管語音識(shí)別技術(shù)日益成熟，但仍面臨口音、噪聲、實(shí)時(shí)性等挑戰(zhàn)。未來，多模態(tài)融合（如結(jié)合視覺信息）及自監(jiān)督學(xué)習(xí)將推動(dòng)其向更高效、更魯棒的方向發(fā)展。

審核編輯 黃宇