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语音识别技术作为人工智能领域的关键分支，正深刻改变着人们的生活与工作方式，本文深入探讨其核心原理、关键技术、发展现状以及在各领域的广泛应用，旨在为相关从业者、研究者及对语音识别感兴趣的读者提供全面且系统的参考。
关键词：语音识别；声学模型；语言模型；深度学习；应用场景
在当今数字化浪潮席卷全球的时代背景下，人机交互模式持续革新，语音识别技术脱颖而出，成为连接人类与智能设备的重要桥梁，它赋予机器“聆听”与“理解”人类语音指令的能力，极大提升了操作便捷性与效率，无论是智能手机中的语音助手、智能家居控制系统，还是汽车语音交互系统等，均离不开这一前沿技术的支撑。
语音识别技术基础原理
（一）语音信号采集
语音信号采集是语音识别的首要环节，借助麦克风将空气中的机械振动转化为电信号，这一过程中，麦克风的性能参数如灵敏度、频率响应范围等会直接影响采集信号的质量，高质量音频采集能够捕捉更多语音细节，降低背景噪声干扰，为后续处理提供清晰、准确的原始数据，专业录音室使用的高保真麦克风可在较宽频带内精准拾音，而普通手机麦克风则更侧重于日常环境语音的稳定收录。
（二）预处理
1、降噪处理
实际环境中采集的语音信号常夹杂背景噪声，如交通噪音、人群嘈杂声等，通过滤波器（如维纳滤波、卡尔曼滤波）可有效抑制噪声成分，在车载语音系统中，利用自适应滤波算法能根据车辆行驶工况实时调整滤波参数，削弱发动机轰鸣、风噪对语音指令的影响，保障语音信息可辨度。
2、预加重
由于语音信号高频部分能量相对较弱，为提升高频分辨率，通常采用预加重滤波器对信号进行处理，该滤波器形式上类似一阶高通滤波器，通过提升高频分量幅度，使整个频谱更加平坦，便于后续特征提取与分析，比如在数字通信中，经预加重后的语音信号在传输与解码时能减少量化误差，提高音质还原度。
（三）特征提取
1、短时傅里叶变换（STFT）
鉴于语音信号非平稳特性，短时傅里叶变换将其划分为短时段（帧），假定帧内语音近似平稳，分别进行傅里叶变换获取频谱信息，此过程生成的时频图既能反映语音频率随时间变化规律，又保留了时域与频域特征，是语音分析经典工具之一，在语音情感识别中，通过对不同情感语音 STFT 结果分析，可发现悲伤情绪语音在低频段能量分布相对集中，而兴奋情绪语音高频能量占比更高。
2、梅尔频率倒谱系数（MFCC）
MFCC 基于人耳听觉感知特性设计，模拟人耳耳蜗对不同频率声音敏感程度差异，它将频谱转换至梅尔刻度尺度，经一系列计算得到倒谱系数，MFCC 能有效捕捉语音音色、发音方式等特征，广泛应用于语音识别与说话人识别系统，实验表明，使用 MFCC 特征结合动态差分 MFCC 构建声学模型，可显著提升孤立词识别准确率。
声学模型与语言模型
（一）声学模型
1、隐马尔可夫模型（HMM）
传统 HMM 以概率统计理论为基础，将语音视为由隐含状态序列生成的观测序列，它通过定义状态转移概率、观测概率分布等参数，建模语音单元（如音素、音节）发音规律，在训练阶段，利用大量标注语音数据迭代估计模型参数，使模型能准确描述语音声学特征，对于英语数字“0” - “9”，HMM 可根据不同人发音特点学习各数字对应的声学模型，在识别时依据新观测语音序列概率输出最可能的数字标签。
2、深度神经网络（DNN）及其改进模型
随着深度学习兴起，DNN 凭借强大非线性拟合能力取代传统 HMM 成为主流声学模型架构，多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）在语音识别中各展其长，MLP 可自动提取深层抽象特征；CNN 擅长捕捉局部时空特征，适用于处理语谱图纹理信息；RNN 系列网络能处理序列数据时序依赖关系，对长语音片段上下文建模效果佳，以 LSTM 为例，其在处理连续语音流时可记住长时间跨度语音信息，缓解梯度消失问题，提升识别精度，尤其在嘈杂环境下优势凸显。
（二）语言模型
1、n - gram 语言模型
n - gram 语言模型基于统计思想，依据历史 n - 1 个词预测下一个词出现概率，简单二元（bigram）或三元（trigram）语言模型常用于小规模词汇表语言任务，通过大规模文本语料库统计词共现频率构建概率表，n - gram 存在数据稀疏问题，当训练数据未覆盖特定词序列时，预测可靠性骤降，为解决此问题，常采用数据平滑技术如加法平滑、回退平滑等，提升模型泛化能力。
2、神经网络语言模型
神经网络语言模型摒弃传统 n - gram 局限性，利用神经网络复杂结构学习语义与语法规则，词嵌入（word embedding）技术将词汇映射到低维向量空间，捕捉词义相似性与上下文关系，循环神经网络语言模型（RNNLM）及其变种通过循环层传递历史词向量信息，预测当前词概率分布，Transformer 架构语言模型近年来异军突起，凭借自注意力机制高效处理长距离依赖，并行计算加速训练收敛，在大规模预训练语言模型开发中表现卓越，如 GPT 系列推动自然语言处理多任务发展。
语音识别技术发展现状
（一）性能提升
1、准确率攀升
伴随模型优化与海量数据积累，语音识别准确率持续走高，在安静环境下，主流语音识别系统针对标准普通话或英语测试集字错误率已低于 5%，部分场景接近甚至超越人类水平，这得益于先进声学与语言模型协同作用，以及对数据增强、知识蒸馏等技术灵活运用，使模型鲁棒性增强。
2、多语言支持拓展
除常见语言外，语音识别技术加速向小众语言、方言渗透，借助迁移学习策略，利用已有成熟大语言模型微调适配小语种数据集，降低开发门槛与成本，针对我国丰富方言种类，科研人员基于普通话 - 方言平行语料库微调预训练模型参数，实现多种方言语音识别初步应用，助力地方文化传承与跨地域交流。
（二）硬件融合
1、移动端适配优化
智能手机、智能手表等便携设备集成高性能语音识别模块成为趋势，芯片厂商研发专用语音处理芯片，集成 DNN 加速器等硬件单元，在低功耗下实现快速语音运算，软件层面优化算法内存占用与计算流程，确保语音应用流畅运行于资源受限移动端，满足用户随时随地便捷交互需求。
2、物联网设备集成
智能家居音箱、智能家电等物联网终端广泛内置语音控制功能，语音指令操控灯光开关、空调温度调节等成为日常场景，这些设备依托云服务与本地边缘计算结合架构，既保证语音指令实时响应，又保护用户隐私数据安全存储于本地设备或加密传输至云端处理。
语音识别技术应用领域
（一）消费电子领域
1、智能手机
手机语音助手是语音识别在消费电子典型应用，用户可通过语音指令拨打电话、发送短信、查询天气、设置提醒等，如苹果 Siri、华为小艺等集成先进语音识别与自然语言理解技术，支持多轮对话、个性化定制，成为用户生活贴心智能伴侣，提升手机操作便利性与趣味性。
2、智能音箱
智能音箱作为家庭娱乐与控制中心，语音交互为核心卖点，用户说“播放音乐”“讲个故事”“控制家电”等指令，音箱精准响应，它不仅丰富家庭娱乐生活，还充当智能家居枢纽，与智能灯具、门锁、窗帘等联动打造智慧家居生态，实现场景化控制体验升级。
（二）医疗健康领域
1、病历录入与管理
医生问诊时借助语音识别系统快速将患者口述病情录入电子病历系统，节省手写记录时间，提高诊疗效率；同时系统可自动提取关键信息生成结构化病历摘要，辅助医生诊断决策，研究表明，语音病历录入相比传统手写录入可缩短约 30% - 40%时间，降低误诊风险因病历信息不完整或延误录入引发的概率。
2、康复辅助
针对语言障碍患者康复训练，定制化语音识别软件结合游戏化互动场景，实时反馈发音准确性、流利度等指标，帮助患者针对性练习矫正发音、改善语言表达能力，脑瘫患儿康复中利用语音识别设备监测发声状况，配合视觉、触觉