语音识别系统通过预处理、强大的机器学习模型和后处理技术相结合来处理背景噪声。 第一步通常包括预处理音频信号，以减少噪声后再将其传递到核心语音识别模型。 频谱相减等技术分析音频的频谱，以识别并消除非语音成分。 例如，系统可以通过估计静音期间的噪声分布，并将其从整个录音中减去，从而隔离空调发出的持续嗡嗡声。 噪声门是另一种常用工具，当信号低于某个阈值时，它会使音频输入静音，从而有效地消除语音暂停期间的低级别背景声音。
第二层防御噪音来自于在包含干净和嘈杂音频样本的多样化数据集上训练的机器学习模型。 现代语音识别系统（例如使用卷积神经网络 (CNN) 或基于 Transformer 架构的系统）通过暴露于真实场景来学习区分语音和噪声。 例如，模型可能会接受人们在拥挤环境中讲话的录音的训练，标签会强制它专注于主要说话者的声音。 开发人员通常通过人为地向干净的语音样本添加背景噪声（如交通、音乐或聊天）来增加训练数据。 这有助于模型更好地推广到不可预测的环境。 Mozilla 的 DeepSpeech 或 Google 的语音转文本 API 等工具结合了这些技术，使开发人员能够部署适应不同噪声水平的模型，而无需手动调整。
最后，后处理方法通过利用上下文和语言模型来优化输出。 即使在预处理和模型推理之后，由残余噪声引起的错误也可以使用概率语言模型来纠正，该模型可以预测最可能的单词序列。 例如，如果原始输出是“打开灯”，但音频有背景噪音，则语言模型可能会优先考虑该短语，而不是无意义的替代方案。 此外，Amazon Echo 等设备中使用的麦克风阵列中的波束成形等系统可以物理聚焦在说话者的方向上，从而减少环境噪声的捕获。 语音活动检测 (VAD) 算法（例如 WebRTC 中的算法）进一步将语音段与静音或噪声隔离。 总之，这些层创建了一个强大的管道，可以平衡信号清理、模型弹性以及上下文准确性，从而有效地处理现实世界中的噪声。