机器学习在现代语音识别系统中扮演着核心角色，它使模型能够从音频数据中学习模式，并将口语转换为文本。传统的基于规则的方法依赖于手动编写的语言规则，难以处理口音、背景噪音和说话风格的变化。机器学习模型，特别是神经网络，通过对包含音频记录和转录的大型数据集进行训练来自动化这一过程。例如，模型可能会学习将特定的声音频率与音素（独特的发音单位）关联起来，并将音素序列映射到单词。这种数据驱动的方法使得系统能够更好地泛化，适应不同的说话者和环境。
机器学习在语音识别中的一个关键应用是将原始音频信号处理成结构化表示。卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等模型常用于从音频波形或声谱图中提取特征。例如，CNN 可能会识别声谱图中的局部模式以检测辅音或元音，而 RNN 可以对时间依赖性进行建模，以捕捉跨音节或单词的上下文。最近，使用自注意力机制的基于 Transformer 的架构因处理语音中的长程依赖性而变得流行。这些模型可以专注于音频输入中的相关部分，例如根据周围的单词区分同音异义词（例如，“there”与“their”）。端到端系统，例如使用连接主义时间分类（CTC）或序列到序列模型构建的系统，通过直接将音频映射到文本，无需音素对齐等中间步骤，进一步简化了流程。
训练和优化这些模型需要解决语音数据特有的挑战。监督学习是常见的方法，使用 LibriSpeech 或 CommonVoice 等将音频剪辑与准确转录配对的数据集。然而，收集和标注此类数据需要大量资源，特别是对于代表性不足的语言或方言。数据增强技术（例如，添加背景噪音、改变播放速度）有助于提高鲁棒性。迁移学习也很普遍，即在一个大型语料库上预训练的模型被微调用于特定任务——例如，将通用语音识别器调整用于医学术语。此外，开发者必须针对延迟和计算效率优化模型，特别是对于语音助手等实时应用。通常采用量化和模型压缩技术将这些系统部署到边缘设备上。通过迭代改进架构和训练策略，机器学习在实际场景中持续提升语音识别系统的准确性和适应性。