嵌入向量通过将原始音频信号转换为紧凑的数字表示，从而捕捉语义和声学特征，为语音识别系统赋能。语音识别流程通常首先将音频处理成声谱图或梅尔频率倒谱系数（MFCC），以表示声音频率随时间的变化。然后，卷积神经网络（CNN）或 Transformer 等神经网络分析这些输入，生成嵌入向量——固定长度的向量，编码了音素、说话人身份和上下文含义等特征。例如，不同用户说“hello”会产生按语义相似性聚类的嵌入向量，但在音高或口音等特征上有所不同。
这些嵌入向量能够实现高效的比较和模式识别。在训练过程中，模型学习将相似的音频输入映射到嵌入空间中相近的点。例如，一个唤醒词检测系统可能会使用余弦相似度比较传入的音频嵌入向量与存储的“激活”嵌入向量。如果相似度超过阈值，系统就会触发。嵌入向量还降低了计算复杂性：对于说话人验证等任务，系统比较预计算的嵌入向量，而不是处理原始波形。PyTorch 或 TensorFlow 等库提供了层（例如 nn.Embedding）来处理向量转换，从而简化了这一过程；而 SpeechBrain 等框架则提供了针对语音任务优化的预训练嵌入模型。
嵌入向量捕捉不变特征从而实现鲁棒性。训练有素的嵌入模型会忽略不相关的噪声（例如背景音乐），同时保留关键属性。例如，单词“seven”的嵌入向量应该保持一致，无论说话速度快慢还是带有咳嗽声。迁移学习进一步增强了这一点：在大型数据集（例如 LibriSpeech）上预训练的模型生成通用嵌入向量，开发人员可以对其进行微调，以用于医疗转录等特定应用。OpenAI 的 Whisper 或 NVIDIA 的 NeMo 等工具提供了可以冻结或重新训练的嵌入层，从而平衡了准确性和计算成本。通过将音频抽象为嵌入向量，系统无需重新设计核心逻辑即可实现可伸缩性和适应性。