语音识别的本质是一种基于语音特征参数的模式识别，即通过学习，系统能够把输入的语音按一定模式进行分类，进而依据判定准则找出最佳匹配结果。

　　目前，模式匹配原理已经被应用于大多数语音识别系统中。一般的模式识别包括预处理，特征提取，模式匹配等基本模块。首先对输入语音进行预处理，其中预处理包括分帧，加窗，预加重等。其次是特征提取，因此选择合适的特征参数尤为重要。常用的特征参数包括：基音周期，共振峰，短时平均能量或幅度，线性预测系数（LPC），感知加权预测系数（PLP），短时平均过零率，线性预测倒谱系数（LPCC），自相关函数，梅尔倒谱系数（MFCC），小波变换系数，经验模态分解系数（EMD），伽马通滤波器系数（GFCC）等。在进行实际识别时，要对测试语音按训练过程产生模板，最后根据失真判决准则进行识别。

　　语音识别，以目前的主流ASR-自动语音/语言识别技术为例，实现的功能是把音频波形（模拟信号）转换为文字（符号）。其原理可以理解为一个计算机系统，输入语音，并分解为词、字、音节等元素，通过与软件内部存储好的特征元素（模型）进行模式匹配，找到最可能接近的文字、词语或语句并输出。

　　ASR方法是建立在概率论与统计学科上。这与人类对话交流的过程有异同：区别在于人类对话时，声音是通过耳朵进入大脑直接处理，不需要转变成文字，否则文盲就不能与他人沟通，事实并非如此；相同点是都需要一个学习的过程，幼儿学说话是个反复强化记忆的过程，ASR的模型也需要语料的训练，得到一个合适参数的模型结构用来推理。

　　特征提取：经典的MFCC梅尔频率倒谱系数法——对输入端的经过增强、去噪等预处理后的音频波形文件进行特征提取，主要是滤波、截断（分帧）、加窗、快速傅立叶变换FFT等信号处理操作，得到短时语音信号的功率谱，再经过三角窗滤波、log对数、离散预选DCT、谱加权、倒谱均值减CMS、一二阶差分等操作，得到特征矢量，即可观测的词条序列；

　　假设最终期望识别得到的词条序列是。需要成立一个语音词典或参考模型库，其中存放的是可能的词条序列（人为设置），作为独立于语音特征矢量，即词条序列在相应语言库中出现的概率；

　　声学模型：对声学单元建模，每个声学元素由连续的多个状态和状态之间的转移组成，用概率密度函数状态转移概率。可近似理解为一套数据结构和数学操作，实现的是进来一个声音单元（可以是音素、字、词、句），输出一组二进制序列/向量。这里以经典的隐马尔可夫-高斯HMM-GMM统计模型为例（现在许多用DNN替代GMM）。声学模型输出条件概率序列标记为；

　　语言模型：声学模型智能识别某段音素序列，不能识别词语。语言模型描述词语之间语法规则，通过概率密度分布函数来识别词条。语言模型有基于文法规则和统计类型的，后者是目前的主流，例如N元文法N-gram模型，就是根据前面n个音素预测第n+1音素。实际中需要用到平滑和剪枝算法，不详述。语言模型的输出是先验概率；

　　解码器：对矢量序列按照统计准则（贝叶斯等）计算条件概率，通常用Viterbi算法实现，动态规划的最优化选择，原理是搜索最大概率状态序列进行求解，具体不详述。

　　声学模型输出条件概率序列标记为，输出语言模型输出先验概率，语音词典可能的词条序列，有了这三个数组，我们就可以得到语音识别结果。

　　对于连续语音识别的过程，可以理解为：经过MFCC得到的特征序列进入声学模型；声学模型中，每个字词都有对应的HMM等参数，通过声学特征对字词进行搜素得到特征序列的待定字词；候选字词进入语言模型，通过词法规则和语言模型得到待定词句；再由句法等语言模型搜索得到完整的识别语句。

　　语料准备：人工智能，是用人工的数据“喂”出的智能。模型的训练需要提前准备大量的语音语料和文本语料，类型包括通用领域和特定领域。

　　语料处理：语料需要清洗和标注，包括元文本标准、重音标注、词法标注、句法标注、语义标注等。

　　语音助手主要解决听和说两个功能。其中听的话要依托自然语言处理技术，入声检测，回音消除，唤醒词识别，麦克风阵列处理，语音增强。语音识别的过程需要经历特征提取、模型自适应、声学模型、语言模型、动态解码等多个过程。 自然语言处理，语音识别的过程需要经历特征提取、模型自适应、声学模型、语言模型、动态解码等多个过程。

　　在智能出行方面，AI语音技术也是有很大的用处，而且在车载领域存在刚需。从最早的语音导航，到如今的车载语音控制系统，AI语音交互提供了包括车辆控制、社交以及娱乐等多种全新的交互方式，让驾驶员的注意力不再集中在各种繁杂的设置以及按钮上，在提升驾驶体验的同时能够在一定程度上增强行车的安全性。与传统车载系统通过按键或者屏幕操控不同，多模态融合检测、智能语音交互、多屏互动手势操作等一系列技术，将成为下一代智能座舱的标配。由于车内环境相对稳定，语音识别率高，因此座舱内是部署语音交互的极佳落地场景。

　　在智能家居方面，AI语音技术使我们的智能家电越来越好用。现在的智能家电能将“AI语音+大数据+深度学习”结合起来，让家电产品能听能说能看，了解用户需要什么，从而让使用户脱离手机、遥控器。能直接与机器进行听、说、看的自然交互，让智能家电更具有人性化。这种AI语音智能技术还为生活娱乐产品的应用操作带来了极大的便利。

　　目前，智能音箱作为所有智能家居交互的入口，扮演着一个重要的角色，除了常规的日程设置、音乐播放、天气等信息查询，智能音箱还可以控制灯光、空调、电视、窗帘等。还有现在有部分电视内嵌了声纹识别技术，电视会根据不同的音色识别到不同的角色（如：男性、女性、儿童)，从而提供个性化视觉及内容推送服务。用户想看电影但不知道看什么，对电视说“我想看电影”，那么电视会根据识别到的人不同，而显示推荐出不同的内容，并且能控制非注册在系统中的人员不能操控。（部分摘录自）

　　在智能教育方面，AI语音技术可以作为课堂质量辅助和线上虚拟两部分。课堂质量辅助通过融合语音、视觉及文字技术辅助教师授课，实现实时字幕转录、重点内容快速定位、课堂数据分析等。尤其是新冠疫情以来，线上教学的需求量越来越大，基于AI语音交互的虚拟教师结合VR技术，可以摆脱教师人数的限制，一对一授课，并进行精准分析，提升学生学习的效果。语音测评和人机对话技术结合语义技术应用到普通话、古诗词及外语教学中，可以快速纠正发音韵律及语法错误，并且逐渐被应用到考试场景中。

　　在智能医疗方面，AI语音技术帮助医院和医疗机构提高了医疗服务的质量。新冠疫情、经济增长放缓、竞争加剧等多重挑战下，企业加速应用人工智能进行智能化建设，但仍面临诸多挑战。之前很多医院初期的随访工作是通过电话随访，人工坐席外呼工作量大，导致随访工作流于形式，随访流程繁杂，医生参与率低。而语音对话机器人的出现，非常适合解决医疗市场的长期低效率问题，在降低成本、减少医护人员时间负担的同时，能为患者带来不一样的体验提升。过去，传统的随访都要医护人员挨个拨打病人的电话询问患者的术后状况，并做记录。比如，医院日间手术平均每天出院病人在120人次以上，而每位病人一般在术后24-48小时要进行一次随访，就意味着医务人员每天要花9-12个小时用于电话随访，这给医院带来了巨大的随访工作量，而AI语音随访可以做到每天无间断、全覆盖随访，一天内可完成400-1000人次的随访工作，极大的提高了随访的工作量。数据摘录自《人工智能语音外呼系统在医学的运用》。

　　智能语音助手可根据客户需求构建支持语音交互能力，且具备知识库、任务型对话、多轮对话、表格问答、自动文本星空体育 星空体育平台生成、多模态等多种对话机器人能力的AI助手，赋能不同行业客户。产品具有很多优势，满足客户为客户量身定制，满足客户需求量身定制智能语音机器人；使用业界领先的自然语言算法，理解大量知识技术能力十分强；打通语音交互能力，一个接口搞定语音识别和对话能力；应用场景也十分广泛，比如大屏语音助手和应用对话助手。