1. 什么是语音识别？

语音识别是将人类语音信号转化为文本的技术，广泛应用于智能助手、语音输入法等领域。核心技术包括：

  • 声学模型：将语音信号转换为音素序列
  • 语言模型：将音素序列转化为词语/句子
  • 解码算法：结合两者生成最终文本结果
语音识别原理

2. 实现步骤

2.1 数据准备

  • 收集带时间戳的语音-文本对
  • 使用深度学习基础教程进行数据预处理
  • 常见数据集：LibriSpeech, Common Voice

2.2 模型训练

  • 选择适合的框架：TensorFlow/PyTorch
  • 使用CTC损失函数训练声学模型
  • 优化方案：注意力机制（Attention）、Transformer架构
深度学习模型训练

3. 应用场景

  • 智能客服系统 🤖
  • 语音输入法 📝
  • 非结构化数据处理 📊
  • 辅助设备控制 📱
语音助手应用场景

4. 扩展学习

  • 语音合成技术（语音识别的逆过程）
  • 实时语音识别优化技巧
  • 多语言识别模型对比