神经网络通过一系列计算步骤将音频信号转换为文本，从而驱动语音识别。该过程始于将原始音频预处理成特征，如频谱图或梅尔频率倒谱系数 (MFCCs)，这些特征捕捉了频率和时间模式。这些特征被馈送到神经网络中，通常使用卷积神经网络 (CNN) 等架构来检测局部模式（例如音素），使用循环神经网络 (RNN) 或 Transformer 来建模序列依赖性。例如，CNN 可能会识别“ship”中的“sh”音，而 LSTM（一种 RNN）则跟踪声音如何组合成“sheep”或“ship”这样的词。网络通过在带标签的数据集上训练，学习将这些特征映射到文本，并通过调整权重来最小化预测转录与实际转录之间的误差。
一个关键挑战是处理可变长度的音频输入并将其与文本输出对齐。此处常使用连接主义时间分类 (CTC)：它允许网络输出字符或音素序列，而无需音频帧与文本之间严格对齐。例如，一个 10 秒的音频片段可能会被分成 100 帧，而 CTC 损失函数让网络学习哪些帧对应于静音、重复的声音或特定的字母。注意力机制，在 Transformer 模型中常见，通过使网络聚焦于音频信号的相关部分，进一步提高了准确性。例如，在转录“I want coffee”时，模型可能会强调“coffee”中的“c”音，同时弱化背景噪音。这些组件协同工作，以处理现实世界中的变异性，例如口音或说话速度。
后处理和实际优化改进了输出结果。集束搜索算法将网络预测与语言模型相结合，以优先选择看似合理的词序列（例如，选择“recognize speech”而不是“wreck a nice beach”）。开发者通常集成 TensorFlow 或 PyTorch 等开源工具进行模型训练，并集成 Kaldi 等库进行特征提取。数据增强——例如添加噪声或改变播放速度——有助于提高鲁棒性。对于部署，使用量化等技术对模型进行优化，以降低设备上的延迟。例如，语音助手可以使用 Transformer 模型的剪枝版本，以便在智能手机上高效运行。这些步骤确保系统在准确性、速度和资源使用之间取得平衡，使神经网络适用于现实世界的语音识别任务。