语音识别是一种将口语转换为书面文本的技术。它的工作原理是分析音频输入，识别不同的声音和单词，并将它们翻译成文本格式。语音识别系统的核心是依赖于算法和模型，这些算法和模型经过训练来识别人类语音中的模式。这些系统处理音频信号，将其分解为更小的组成部分，如音素（一种语言中最小的声音单位），并将它们映射到相应的单词或短语。例如，当你说“turn on the lights（打开灯）”时，系统会捕获音频，分析声波，并输出文本命令，然后可以触发一个动作。
语音识别的开发涉及几个关键组成部分。首先，一个音频输入机制（如麦克风）捕捉原始声音。然后对这个音频进行预处理，以消除噪音和规范音量。接下来，特征提取算法识别相关的声学特征，例如音高或频率模式。这些特征被输入到机器学习模型中——通常是神经网络——这些模型已经在大量标记的语音样本数据集上进行了训练。例如，一个模型可能会学习到，“th”之后跟着“uh”和“m”的声音对应于单词“them”。然后，语言模型通过根据上下文预测最可能的单词序列来改进输出。例如，如果用户说“I want to book a flight to…（我想预订一张飞往…的机票）”，系统可能会优先考虑“Paris（巴黎）”或“Tokyo（东京）”等单词，而不是不相关的词。
使用语音识别的开发人员可以利用诸如谷歌的 Speech-to-Text API、Mozilla 的 DeepSpeech 或 Kaldi 等开源库等工具。挑战包括处理口音、背景噪音和模糊的措辞。例如，短语“I scream（我尖叫）”与“ice cream（冰淇淋）”在快速语音中听起来可能完全相同。为了解决这个问题，系统通常会将声学数据与上下文语言模型结合起来。实际应用范围从语音助手（如 Alexa）到自动转录服务以及为残疾用户提供的辅助工具。理解这些组件可以帮助开发人员将语音功能集成到应用程序中，解决准确性问题，或为特定的用例（如医疗保健应用程序中的医学术语）定制模型。