语音识别通过一系列计算步骤将口语转换为文本。其核心是捕获音频，分析声学模式，并将这些模式映射到语言单位，如单词或短语。现代系统通常使用在大量语音样本数据集上训练的机器学习模型来处理发音、背景噪音和口音的变化。其目标是准确地将口头输入转录成应用程序可用的格式，例如语音助手或转录工具。
技术过程从预处理音频信号开始。原始声波被数字化并分成短时间片段（例如，20-30 毫秒）。提取梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 等特征来表示音频的频谱特性，这些特征突出显示与人类语音相关的频率。这些特征作为声学模型的输入，声学模型通常是卷积神经网络 (CNN) 或 Transformer 等神经网络，用于预测音素（不同的声音单元）或字素（书写字符）。例如，模型可能会学习到特定的频率模式对应于“cat”中的“ah”声音。同时，语言模型（例如，循环神经网络 (RNN) 或 n-gram 模型）根据上下文预测可能的词序。这有助于解决歧义，例如根据周围的单词区分“their”和“there”。
最后，解码结合了声学模型和语言模型，以产生最可能的转录。诸如束搜索之类的技术评估多个候选单词序列，并根据声学置信度和语言可能性对它们进行评分。例如，如果声学模型检测到类似于“write”或“right”的声音，则如果前面的单词是“please”，语言模型可能会选择“write”。挑战包括处理同音异义词、说话者可变性和背景噪音。开发人员通常使用特定领域的数据（例如，医疗保健应用程序的医学术语）微调模型，或者采用诸如 Connectionist Temporal Classification (CTC) 之类的技术来使可变长度的音频与文本对齐。Mozilla DeepSpeech 之类的开源工具或 Google Speech-to-Text 之类的云 API 提供预构建的管道，但自定义实现可能需要针对特定用例优化延迟、准确性和资源使用。