语音识别可自动将口语转换为书面文本，构成了现代转录服务的骨干。 从本质上讲，语音识别系统会处理音频输入，分析语音模式，并使用在大量数据集上训练的算法将它们映射到单词。 例如，诸如 Google 的 Speech-to-Text 或 OpenAI 的 Whisper 之类的服务利用深度学习模型来实时转录音频或来自预先录制的文件。 这些系统将音频分解为小片段，识别音素（不同的声音单元），并使用语言模型来预测最可能的单词序列。 此过程无需人工干预即可实现快速、可扩展的转录，使其非常适合会议记录、播客文字记录或客户服务录音等应用。
开发人员通过 API 或自定义构建的管道将语音识别集成到转录服务中。 诸如 Amazon Transcribe 或 Microsoft Azure Speech 之类的基于云的 API 可处理繁重的计算任务，例如降噪、说话人分离（识别不同的说话人）和格式设置。 例如，开发人员可以将音频文件上传到 API 端点，并接收包含时间戳、置信度得分和转录文本的 JSON 响应。 通常可以进行自定义，例如通过使用专业数据集微调预训练模型来训练特定领域的模型以适应医学或法律术语。 实时用例（例如视频的实时字幕）需要流式音频处理和低延迟架构，通常使用 WebSocket 连接或 Webhook 来传递增量结果。
尽管取得了进步，但挑战依然存在。 口音、背景噪音和重叠的语音会降低准确性，因此需要进行后处理步骤。 许多服务将语音识别与自然语言处理 (NLP) 相结合，以添加标点符号、更正语法或格式化文本。 对于法律证词等高风险场景，人工审核员通常会验证自动转录的内容，以确保准确性。 此外，隐私问题促使人们需要本地解决方案或加密数据处理，尤其是在医疗保健领域（例如，根据 HIPAA 法规转录患者记录）。 通过了解这些组件，开发人员可以选择正确的工具（无论是现成的 API 还是可自定义的框架）来平衡转录工作流程中的速度、准确性和安全性。