语音助手利用语音识别将口语转换为文本，然后对文本进行处理以执行操作或提供响应。该过程始于通过麦克风捕获音频输入，将其数字化并进行分析以识别语音模式。这包括将音频信号分解为更小的组件，例如音素（独特的声音单位），并使用机器学习模型将这些声音映射到单词。例如，当您说“嘿 Siri”时，设备会录制音频，过滤背景噪音，并在处理后续命令之前应用算法检测唤醒词。
语音识别的核心依赖于声学模型和语言模型。声学模型在大量标记音频数据集上进行训练，以识别特定声音如何对应于语音元素。这些模型通常使用隐马尔可夫模型（HMM）或深度神经网络（DNN）等技术来预测声音序列。语言模型通过预测词语序列的可能性来增加上下文，有助于解决歧义。例如，如果用户说“播放 *这首* 歌”，模型可能会根据语法上下文优先选择“这首”而不是其他听起来相似的词。谷歌的 Speech-to-Text 或亚马逊的 Alexa 等现代系统将这些模型与实时处理相结合，以处理口音、语速和词汇的变化。
一旦语音转换为文本，语音助手会使用自然语言处理（NLP）来解释意图并执行任务。这包括解析文本以提取关键词、实体（如日期或姓名）和命令。例如，“设置一个10分钟的计时器”会触发计时器 API，而“天气怎么样？”可能会从天气服务获取数据。开发者通常将这些系统与 API 或 Webhook 集成，以连接到外部服务。最终响应使用文本转语音（TTS）引擎生成，将文本转换回可听语音。Mozilla DeepSpeech 等开源工具或基于云的 API（例如 AWS Transcribe）为开发者提供了构建自定义解决方案的框架，并在准确性、延迟和资源限制之间取得平衡。