先使用麦克风采集语音信号,再通过A/D转换器将连续的声波信号转化为离散的数字序列,得到数字化的语音数据。

　　对数字语音数据进行预处理,包括消除静音、去除回声、降噪等,提高数据质量。

　　从预处理后的语音数据中提取音频特征,常用的声学特征有LPC、MFCC等。这些特征向量表示语音关键信息。

　　使用隐马尔可夫模型等统计方法,结合语音特征,对语音基本单位音素进行识别,得到每个时刻的音素类别。

　　再根据语言词汇表及语法规则,从音素序列中匹配和确定单词,即得到语音对应的文本词汇。

　　最后,利用自然语言处理技术分星空体育 星空体育平台析词汇顺序关系,形成对语义的理解,完成语音识别。

　　可以收集大量语音数据集,采用机器学习算法持续训练模型,提高语音识别的准确率。

　　目前,基于深度神经网络的端到端语音识别模型效果显著,可直接从语音输入预测文字,避免了传统的纯工程方法。语音识别技术正在获广泛应用,使人机交互更加智能方便。