语音识别的基本原理图

1. 语音信号采集
麦克风将声波转换成电信号。
电信号被放大和数字化。
2. 预处理
降噪：去除背景噪音。
声学特征提取：从语音信号中提取特征，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）。
3. 特征提取
将语音信号转换为数字特征向量。
这些特征向量包含语音的声学特性。
4. 模型训练
使用大量标记的语音数据训练语音识别模型。
模型学习将特征向量映射到对应的词或句子。
5. 识别
将新的语音信号转换为特征向量。
模型将特征向量与训练数据进行匹配，并生成潜在的词或句子。
使用解码算法选择最可能的匹配项。
6. 输出
识别结果以文本或语音的形式输出。
关键技术
隐马尔可夫模型（HMM）：用于对语音信号进行建模。
神经网络：用于识别语音模式。
深度学习：通过多层神经网络提高识别精度。
语言模型：用于对预测的单词或句子进行限制。