智能語音系統作為人工智能領域的一個重要分支，其核心功能——語音識別，是通過一系列復雜的技術步驟實現的。
1. 信號采集
利用麥克風將聲音的機械振動轉換為模擬電信號，收集語音信號。
2. 信號預處理
模擬 - 數字轉換：通過模數轉換器把模擬信號按一定采樣頻率轉為數字信號。
降噪處理：運用頻譜減法、自適應濾波等方法去除背景噪音。
端點檢測：依據信號能量、過零率等特征確定語音起止點。
3. 特征提取
聲學特征提?。?/strong>如提取梅爾頻率倒譜系數（MFCC）等反映語音本質特征的參數。
動態特征提?。?/strong>計算特征參數的一階和二階差分獲取語音動態信息。
4. 聲學模型訓練
構建模型：常用隱馬爾可夫模型（HMM）或深度神經網絡（DNN）等，描述語音產生過程。
訓練過程：用大量標注語音數據調整模型參數，減少識別錯誤。
5. 語言模型訓練
構建模型：如n - 元語法模型或循環神經網絡語言模型，提供語言先驗知識。
訓練過程：依據大量文本數據中單詞頻率與搭配關系確定模型參數。
6. 解碼與識別
搜索算法應用：采用維特比算法或束搜索算法等結合聲學與語言模型找到最可能文字序列。
結果輸出：輸出識別出的文字序列，完成語音識別流程并應用于后續場景。
