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语音识别是人工智能的重要应用，它能够将人类的语音转换为计算机可以理解的文字。这个过程看似简单，实际上包含了复杂的信号处理和机器学习技术。让我们来了解语音识别的基本工作原理。
第一步是声音输入与特征提取。当我们对着麦克风说话时，声音会被转换成数字信号，形成声波图。计算机会将这个连续的声波信号分割成小的时间窗口，通常每个窗口只有几十毫秒。然后对每个窗口提取重要的声学特征，比如频谱特征、梅尔频率倒谱系数等，将复杂的声波转换成计算机能够处理的数字特征向量。
第二步是声学建模，这是语音识别的核心环节。声学模型通常是一个深度神经网络，它已经通过大量的语音数据进行了训练。当输入特征向量后，模型会将这些特征与已知的音素模式进行匹配，计算出每个可能音素的概率分数。比如输入一段特征，模型可能判断它有百分之八十的概率是"a"音，百分之十五的概率是"o"音。这个过程就像是在庞大的音素库中寻找最匹配的声音单元。
第三步是语言建模与解码，这是将音素序列转换为有意义文字的关键步骤。语言模型基于大量文本数据训练，掌握了词汇搭配和语法规律。当系统识别出音素序列后，语言模型会生成多个可能的词汇候选，并为每个候选计算概率分数。比如同样的音素序列，"冰淇淋"可能得到百分之八十五的概率，而"我尖叫"只有百分之十五。系统会选择概率最高的结果作为最终输出。
语音识别技术经历了多个发展阶段，产生了不同的主流模型。早期的HMM-DNN混合模型将隐马尔可夫模型和深度神经网络结合，分别处理序列建模和特征识别。近年来，端到端模型成为主流，包括CTC模型、RNN Transducer和基于Transformer的模型如OpenAI的Whisper。这些模型能够直接将声音特征映射到文字序列，简化了传统的多步骤流程，在准确性和效率上都有显著提升。