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语音识别是人工智能领域的重要技术，它能够将人类的语音信号自动转换为对应的文本。这个过程看似简单，实际上涉及复杂的信号处理和机器学习技术。整个识别过程包含五个关键阶段，每个阶段都有其特定的功能和作用。
信号采集与预处理是语音识别的第一步。首先，麦克风将连续的模拟语音信号转换为离散的数字信号，这个过程包括采样和量化。然后对数字信号进行预处理，包括去除背景噪声、检测静音段、确定语音的起始和结束位置。最后将连续的语音信号分割成短时帧，并对每帧进行加窗处理，为后续的特征提取做准备。
特征提取是语音识别中的关键步骤，它从预处理后的语音信号中提取能够代表语音特性的声学特征向量。最常用的特征是梅尔频率倒谱系数，简称MFCC，它模拟了人耳对声音频率的非线性感知特性。还有感知线性预测特征和滤波器组特征等。这些特征能够有效地捕捉语音信号中的重要信息，为后续的声学建模提供可靠的输入。
声学模型和语言模型是语音识别系统的核心组件。声学模型描述了声学特征与语音单元之间的概率关系，传统方法使用隐马尔可夫模型结合高斯混合模型，现代系统则广泛采用深度神经网络。语言模型描述词语序列的概率分布，它能够预测下一个词出现的可能性，帮助系统区分发音相似但含义不同的词语，确保识别结果符合语言的语法和语义规则。
解码与搜索是语音识别的最终阶段，也是最复杂的步骤。在这个阶段，系统需要将声学模型和语言模型的输出结合起来，在巨大的词语组合空间中寻找概率最大的词语序列。这是一个复杂的优化搜索过程，常用的算法包括维特比算法和束搜索算法。系统会探索各种可能的词语组合路径，最终选择概率最高的路径作为识别结果，输出对应的文本。