语音识别与自然语言处理 (NLP) 集成，将口语转换为可操作的数据。语音识别将音频信号转换为文本，而 NLP 则解释文本的含义和意图。这种集成通常涉及一个流程：首先由语音识别系统（如自动语音识别 ASR）处理音频输入，生成文本转录。然后将此文本传递给 NLP 模型，用于意图分类、实体提取或情感分析等任务。例如，Siri 等语音助手使用 ASR 将“Set a timer for 5 minutes”（设置一个 5 分钟的计时器）转录成文本，然后 NLP 识别命令（“设置计时器”）和参数（“5 分钟”）。
这种集成依赖于共享组件和数据流。ASR 系统使用声学模型和语言模型将音频特征映射到词语，通常采用循环神经网络或 Transformer 等架构。输出文本可能包含错误（例如，听错的词），因此 NLP 模型必须处理歧义。例如，如果 ASR 将“I need a break”转录成“I kneed a brake”，NLP 可能会利用上下文进行纠正。此外，分词和词性标注等 NLP 任务会构建文本结构，以便下游应用使用。从开发人员的角度来看，这可能涉及 API 链式调用：谷歌的 Speech-to-Text API 将文本输入到 Dialogflow 中进行意图检测。这两个阶段通常共享机器学习框架（例如 TensorFlow 或 PyTorch），以简化处理。
这些系统的相互依赖性带来了挑战。ASR 错误可能会传播到 NLP，导致错误的解释。例如，将“buy”（购买）听错成“bye”（再见）可能会触发意外的电子商务操作。开发人员通过使用特定领域的训练数据提高 ASR 准确性，或利用 NLP 通过上下文解决歧义来减轻这些问题。实际应用包括语音控制界面（例如智能家居设备）以及结合 ASR 和 NLP 摘要的转录服务。Whisper (ASR) 和 spaCy (NLP) 等工具展示了如何将模块化组件集成到自定义流程中，使开发人员能够针对特定用例优化每个阶段，同时保持互操作性。