智能語音系統(tǒng)作為人工智能領(lǐng)域的一個重要分支，其核心功能——語音識別，是通過一系列復(fù)雜的技術(shù)步驟實現(xiàn)的。
1. 信號采集
利用麥克風將聲音的機械振動轉(zhuǎn)換為模擬電信號，收集語音信號。
2. 信號預(yù)處理
模擬 - 數(shù)字轉(zhuǎn)換：通過模數(shù)轉(zhuǎn)換器把模擬信號按一定采樣頻率轉(zhuǎn)為數(shù)字信號。
降噪處理：運用頻譜減法、自適應(yīng)濾波等方法去除背景噪音。
端點檢測：依據(jù)信號能量、過零率等特征確定語音起止點。
3. 特征提取
聲學(xué)特征提?。?/strong>如提取梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）等反映語音本質(zhì)特征的參數(shù)。
動態(tài)特征提?。?/strong>計算特征參數(shù)的一階和二階差分獲取語音動態(tài)信息。
4. 聲學(xué)模型訓(xùn)練
構(gòu)建模型：常用隱馬爾可夫模型（HMM）或深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）等，描述語音產(chǎn)生過程。
訓(xùn)練過程：用大量標注語音數(shù)據(jù)調(diào)整模型參數(shù)，減少識別錯誤。
5. 語言模型訓(xùn)練
構(gòu)建模型：如n - 元語法模型或循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型，提供語言先驗知識。
訓(xùn)練過程：依據(jù)大量文本數(shù)據(jù)中單詞頻率與搭配關(guān)系確定模型參數(shù)。
6. 解碼與識別
搜索算法應(yīng)用：采用維特比算法或束搜索算法等結(jié)合聲學(xué)與語言模型找到最可能文字序列。
結(jié)果輸出：輸出識別出的文字序列，完成語音識別流程并應(yīng)用于后續(xù)場景。
