神经网络在现代语音识别系统中扮演着核心角色，它们将原始音频信号转换为文本。它们通过从大量的口语数据集学习模式来实现这一点，从而能够将音频特征映射到单词或短语。与依赖手工规则和统计模型的传统方法不同，神经网络可以自动进行特征提取和建模，从而使系统更加准确并能够适应语音，口音或背景噪音的变化。
一个关键应用是声学建模，其中神经网络处理音频输入（如频谱图或梅尔频率倒谱系数（MFCC））以预测音素或亚词单元。例如，卷积神经网络（CNN）分析频谱图中的局部频率模式，而循环神经网络（RNN）（如 LSTM）处理语音中的时间依赖性。最近，基于Transformer的模型使用自注意力机制来捕获长程上下文，从而提高复杂句子的准确性。这些模型通常使用连接时序分类（CTC）损失或序列到序列架构进行训练，这些架构将可变长度的音频与文本输出对齐，而无需精确的时间标签。
在实践中，神经网络支持端到端系统，绕过中间步骤，如音素词典。例如，Mozilla 的 DeepSpeech 使用 CNN-RNN 混合结构直接转录语音，而 OpenAI 的 Whisper 等模型则采用 Transformer 进行多语言识别。开发人员可以通过 TensorFlow 或 PyTorch 等框架利用预训练模型，针对特定领域（如医疗转录或语音助手）对其进行微调。仍然存在挑战，例如处理嘈杂的环境或低资源语言，但神经网络为通过数据增强或迁移学习等技术迭代解决这些问题提供了灵活的基础。