人工智能大模型原理与应用实战：语音识别系统_大模型的语音识别

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

随着人们生活水平的不断提高，我们的语言能力、学习能力、沟通交流技巧等方面的要求也越来越高。而对于计算机来说，自然界中具有语音输入的环境的模拟也是十分重要的。因此，人工智能领域中的语音识别技术也日渐受到重视。在电脑上采用语音识别技术能够帮助人们更方便地进行文本信息的获取、发送、处理等，有利于促进人的全面发展。语音识别技术可以实现对人类说话内容的快速理解和识别。随着互联网的普及和移动设备的普及，人们通过手机和平板电脑进行语音输入，所产生的数据量也越来越多。据报道，截至2017年，美国拥有约2亿人口，每天平均每秒产生约2.5亿个语音数据。可见，人工智能语音识别技术在当今社会已经成为一个非常热门的话题。本文将首先从语音识别系统的基本概念出发，介绍其相关知识，然后对语音识别过程进行概述，并给出其基本原理和关键技术。随后会介绍关键模块组件的构造方法，以及具体的代码实例。最后会总结语音识别系统的优点和局限性，讨论未来的发展方向和挑战。

2.核心概念与联系

语音识别（Speech Recognition）是指从声音信号转换成文本信息的一项技术。该技术主要解决的是声音转文字的自动化问题。 语音识别系统由两部分组成：前端和后端。前端即声学信号处理阶段，包括采样率、噪声抑制、特征提取等；后端则是基于统计或深度学习算法的声学-语言模型的组合，用于语音转文本。 语音识别系统主要包括以下四个模块：

1．语音编码器（Acoustic Coder）：它负责把声音波形转换为能量属于某个频率范围内的脉冲信号，并对信号进行变换编码。音频信息首先要被压缩成一系列的脉冲，才能被处理。常用的脉冲编码技术有基带信号和对角宽带信