移动应用程序中的语音识别通过多步过程将口语转换为文本或可执行命令。它始于音频输入捕获，接着是信号处理和机器学习模型来解释语音，最后集成到应用程序的功能中。每个阶段都依赖于针对移动环境量身定制的专业技术和工具，平衡了准确性、速度和资源限制。
首先，应用程序通过设备的麦克风捕获音频输入。原始音频信号通过采样（例如 16 kHz）和量化进行数字化，以创建波形。Android 的 SpeechRecognizer 或 iOS 的 SFSpeechRecognizer 等移动 API 处理权限、音频会话管理和噪声抑制。例如，Android 应用程序可以使用 Intent 启动 Google 的语音识别服务，而 iOS 应用程序则初始化 SFSpeechAudioBufferRecognitionRequest 来处理实时音频流。此处通常应用背景噪声消除和回声抑制以提高清晰度。开发者还必须处理电话呼叫等中断，并针对不同设备的麦克风质量进行优化。
接下来，使用机器学习模型处理音频数据。提取梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 等特征来表示语音模式。这些特征输入声学模型（例如隐马尔可夫模型或深度神经网络），将声音映射到音素（语言单位）。然后，语言模型使用上下文预测词序列，例如 n-gram 或基于 Transformer 的架构。为了提高效率，移动应用程序通常将处理卸载到云服务（例如 Google Cloud Speech-to-Text）或使用设备上的模型（例如 Apple 的离线 Siri）。设备上模型优先考虑隐私和延迟，但词汇量可能有限，而基于云的服务提供更广泛的语言支持。例如，语音助手应用程序可以使用设备上模型处理基本命令，但对于复杂查询则切换到云端。
最后，将识别出的文本集成到应用程序中。这可能涉及触发操作（例如“播放音乐”）、在搜索栏中显示文本或将数据发送到自然语言处理 (NLP) 服务。开发者使用置信度分数处理错误——例如，如果分数低于阈值，则提示用户重复。API 通常返回备选结果（n-best 列表）以提高准确性。对于多语言应用程序，语言检测或明确的用户输入指导模型选择。导航应用程序可以使用语音识别处理“导航到中央公园”，然后将文本传递给地理编码服务。通过模型再训练或用户特定调整来缓解边缘情况，例如口音或背景噪音。总体而言，实施需要在延迟、准确性和资源使用之间取得平衡，同时遵守特定平台的指南。