语音识别系统通过一系列步骤来管理音频预处理，这些步骤包括清理、标准化和转换原始音频，使其成为适合分析的格式。该过程通常从降噪和信号归一化开始。背景噪声（如环境声音或麦克风干扰）使用诸如频谱相减或自适应滤波之类的技术进行过滤。例如，系统可以应用高通滤波器来消除低频嗡嗡声，或者使用诸如频谱门控之类的算法来使非语音段静音。归一化通过将音频波形缩放到目标幅度范围来确保一致的音量水平，从而防止输入响度的变化影响准确性。Python 的 librosa 或 C++ 库（例如 PortAudio）通常以编程方式处理这些任务。
接下来，特征提取将清理后的音频转换为突出显示语音模式的数字表示形式。梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 被广泛使用，因为它们通过关注对语音至关重要的频带来模仿人类听觉感知。这涉及将音频分成短帧（例如，25 毫秒窗口），应用傅里叶变换来提取频率数据，并使用梅尔尺度滤波器组将其压缩为 MFCC。也可以生成其他特征，例如频谱图或音高轮廓。帧处理通常与重叠窗口（例如，10 毫秒重叠）配对，以避免丢失边缘信息。开发人员可以使用 TensorFlow 的 tf.signal 或 Python 的 python_speech_features 等库来自动化此步骤，从而确保与机器学习模型的兼容性。
最后，系统通过标准化采样率、格式和通道来处理音频输入中的可变性。例如，以 44.1 kHz 录制的音频可能会降采样到 16 kHz 以减少计算负载，使用诸如 librosa.resample 之类的重采样工具。立体声录音通过平均通道转换为单声道，并且文件格式（例如，MP3 到 WAV）被统一以确保一致的解码。预加重，一种放大高频分量的滤波器，有时会应用于平衡语音频谱。这些步骤确保模型接收到统一的输入，而与来源无关。像 FFmpeg 或 SoX 这样的开源工具通常集成到管道中以自动执行格式转换。通过系统地解决噪声、特征和输入可变性，预处理为准确的语音到文本转换奠定了基础。