语音识别系统将口语转换成书面文字,它们涉及多个阶段,从捕捉音频信号到生成准确的转录。本文概述了设计端到端语音识别系统所涉及的关键组成部分。

信号处理

过程首先通过麦克风捕获音频信号,然后对这些信号进行处理,以消除噪音和提高质量。过滤和正常化等技术为音频提取特性做准备。

特征提取

从处理过的音频中提取特征来以适合建模的形式代表语音,常见的特征包括梅尔频cepstral系数(MFCC)和光谱,这些特征捕捉到语音音的重要信息.

建模和解码

神经网络等深层学习模型被训练成识别特征中的规律. 声学模型预测电话声或子词单元,而语言模型帮助预测词序. 解码算法将这些模型结合起来,生成最可能的转录.

输出生成

最后一步是将模型预测转换成可读文本,处理后的技术纠正错误,提高抄录的准确性,然后将输出作为公认的语音呈给用户.