语音识别的流程图

步骤 1：语音采集
用户通过麦克风或其他设备录制语音信号。
信号被数字化并存储为音频文件。
步骤 2：预处理
静音去除：去除录音中的静默部分。
端点检测：识别录音的开始和结束。
特征提取：从音频信号中提取用于识别的特征，例如梅尔频率倒谱系数 (MFCC)。
步骤 3：声学模型
将特征与已知的语音模式进行比较。
声学模型预测每个时间帧中的最可能的语音单位（如音素）。
步骤 4：语言模型
考虑单词之间的上下文关系。
语言模型预测在给定上下文中出现的单词的概率。
步骤 5：解码
使用声学和语言模型的信息，找出最可能的单词序列。
这通常使用 Viterbi 算法或 Lattice 搜索技术。
步骤 6：后处理
去除多余的空格和标点符号。
将识别的文本标准化到特定格式。
步骤 7：输出
输出识别的文本。