语音识别系统通过结合多个技术组件将口语转换为文本。 从总体上看，这些系统处理音频输入，提取有意义的特征，将它们与语言模式匹配，并生成文本输出。 核心组件包括音频预处理、特征提取、声学建模、语言建模和解码算法。 每个部分在将原始声音转换为准确的转录文本中都发挥着特定的作用。
第一阶段涉及**音频预处理和特征提取**。 对原始音频信号进行采样和数字化，然后进行清理以消除背景噪声或无关频率。 例如，系统可以应用傅里叶变换将时域音频转换为频域频谱图。 通常提取 Mel 频率倒谱系数 (MFCC) 等特征来捕获音素级别的特征，例如音高和音调变化。 这些特征降低了音频数据的复杂性，同时保留了对识别至关重要的细节。 开发人员通常使用 librosa 或 Python 的信号处理库等工具来实现这些步骤。 预处理还包括将音频分割成更小的帧（例如，25 毫秒窗口）来分析短期模式。
接下来，**声学和语言建模**将特征映射到语言单元。 传统上使用隐马尔可夫模型 (HMM) 或现代神经网络（如 CNN 或 RNN）构建的声学模型将音频特征与音素或亚词单元相关联。 例如，深度学习模型可能会在数千小时的带标签语音上进行训练，以了解声音“th”与“sh”的区别。 通常基于 n-gram 或 Transformer 架构的语言模型预测单词序列的可能性。 它们有助于消除歧义——例如，根据上下文区分“their”和“there”。 这些模型在大型文本语料库上进行训练，以学习语法、句法和常用短语。
最后，**解码和后处理**结合声学和语言模型输出以生成最终文本。 解码器（例如加权有限状态转换器 (WFST) 或集束搜索算法）有效地搜索给定音频输入的最可能的单词序列。 例如，集束搜索可能会在每个步骤保留前五个候选短语，以平衡准确性和计算成本。 后处理步骤包括大写、标点符号插入以及使用上下文更正同音异义词（例如，“write”与“right”）。 现实世界的系统通常集成用户特定的自定义设置，例如适应口音或专业词汇（例如，医学术语），以提高特定用例的准确性。