声学建模是语音识别系统的一个核心组件，它将原始音频信号映射到语言单位，如音素或单词。它充当音频特征（如频率或能量模式）与语言声音之间关系的统计表示。例如，当您说“cat”这个词时，声学模型会分析音频以识别音素序列 /k/、/æ/ 和 /t/。传统方法使用隐马尔可夫模型 (HMM) 与高斯混合模型 (GMM) 结合来对这些音频模式进行建模，但现代系统严重依赖深度神经网络 (DNN)，如卷积神经网络 (CNN) 或循环神经网络 (RNN)，它们可以更好地捕获复杂的音频特征。
要构建声学模型，开发人员首先从音频中提取相关特征。常用技术包括梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 或滤波器组能量，它们将原始音频简化为频谱和时间特征的紧凑表示。然后在训练期间将这些特征与语音转录对齐。例如，训练数据集可能包含数千个带有相应文本标签的音频剪辑。该模型学习将特定的声学模式（例如“pat”中 /p/ 音的爆破声与 "bat" 中浊化的 /b/ 音）与其正确的语音标签相关联。TensorFlow 或 PyTorch 等现代框架通过自动执行梯度计算和优化来简化训练，使开发人员能够专注于架构设计和超参数调整。
在实践中，声学模型与语言模型和解码器协同工作以生成准确的转录。虽然声学模型预测每个音频帧的音素或子词单元的概率，但语言模型使用语法和上下文规则来细化这些预测。挑战包括处理背景噪音、说话人口音或重叠的语音。例如，在干净的录音棚录音上训练的模型可能难以应对嘈杂的咖啡馆环境。开发人员通过使用合成噪声增强训练数据或使用能够捕获语音中长程依赖关系的 Transformer 等架构来解决这个问题。最终，声学模型的质量取决于训练数据的多样性、神经网络架构的选择以及仔细调整以平衡准确性和计算效率。