人工智能大模型原理与应用实战：语音识别系统_语音理解大模型

1.背景介绍

语音识别系统（Automatic Speech Recognition，ASR），作为当今最热门的自然语言理解技术，其实现原理及功能均十分复杂，涉及多种领域知识、方法论、技术手段等。近年来随着各种新技术的出现，越来越多的人对语音识别系统的研究及应用产生了浓厚兴趣。在此基础上，笔者整理并梳理了当前关于语音识别系统的热点技术以及相关理论，并基于这些信息，详细阐述了语音识别系统的基本原理、主要技术特点、应用场景、系统结构、性能指标以及关键算法的原理及应用方式。文章最后将探讨语音识别系统的未来发展方向和展望。

2.核心概念与联系

2.1 自动语音识别系统概览

语音识别系统通常由语音识别模块、声学模型、语言模型以及解码器等组成，如图所示。 图1 语音识别系统概览

语音信号处理

首先需要对语音信号进行处理。通过对音频数据采样、加窗、高通滤波、语音增强等方法进行处理，使之满足声学模型提取特征的输入要求，得到预处理后的语音信号。常用的语音处理方法有短时傅里叶变换法(Short Time Fourier Transform, STFT)，语谱图法(Spectrogram)，Mel频率倒谱系数法(Mel Frequency Cepstral Coefficients)。

声学模型

声学模型用于分析声音中各个成分的特性，包括时频分布、频谱包络等。常用的声学模型有三角频率倒谱系数法(Triangular Frequency Cepstral Coefficients), 梅尔频率倒谱系数法(Mel Frequency Cepstral Coefficients)，或高斯混合模型法(Gaussian Mixture Modeling)。声学模型往