语言模型在语音识别中起着至关重要的作用，它通过提供上下文理解来提高将口语转换为文本的准确性。 语言模型的核心是预测单词序列的可能性，这有助于消除音频信号中固有的歧义。 例如，当用户说“there”、“their”或“they’re”时，仅靠声音信号不足以确定正确的单词。 语言模型使用来自训练数据的统计模式，来推断基于周围单词的最可能选项。 这种上下文基础使语音识别系统更加可靠，尤其是在嘈杂的环境中或处理口音或语音变化时。
语言模型的一个关键应用是处理同音词和语法错误。 例如，在医疗转录系统中，经过医疗保健数据训练的语言模型可以优先考虑诸如“股骨骨折”之类的术语，而不是语音相似但不相关的短语，如“fee more fracture”。 同样，像 Siri 或 Alexa 这样的对话助手依靠语言模型来解析非正式的语音模式，例如缩略语（“gonna”代表“going to”）或俚语。 现代系统通常使用神经网络语言模型，该模型通过深度学习来学习单词之间复杂的相互关系。 这些模型可以捕获长期依赖关系，从而使它们能够基于更广泛的上下文而不仅仅是紧邻的前面单词来预测单词。 这在转录会议等任务中尤其有用，因为主题会随着时间的推移而发展。
语言模型还与其他语音识别管道的组件集成。 声学模型将原始音频转换为语音单元，但最终输出取决于将其与语言模型的预测相结合。 例如，集束搜索算法同时使用声学概率和语言模型得分来生成最合理的句子。 开发人员可以针对特定领域（如法律或技术术语）微调语言模型，以提高在专门上下文中的准确性。 此外，语言模型还通过有效地缩小语音的可能解释范围来实现实时字幕等功能。 如果没有它们，系统将难以处理人类语言固有的可变性和歧义，从而导致较低质量的转录。 通过弥合声音和意义之间的差距，语言模型使语音识别在日常使用中变得实用。