语音识别是人工智能领域的重要技术，能够将人类语音转化为文本。以下为关键知识点：
基本概念
- 定义：通过声学模型与语言模型，将音频信号转换为可理解的文本内容
- 核心组件：
- 声学模型（Acoustic Model）：识别语音的物理特征
- 语言模型（Language Model）：理解语音的语义逻辑
- 词典（Dictionary）：语音与文本的映射关系
- 应用场景：智能助手、语音输入法、客服系统、教育工具等
技术原理
- 信号处理：音频波形转换为频谱特征
- 特征提取：使用梅尔频率倒谱系数（MFCC）等技术
- 模型训练：深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）进行训练
- 解码过程：将模型输出转换为最终文本结果
实践建议
- 推荐使用 音频处理教程 学习相关工具
- 可尝试用 🎵 语音识别_技术流程 了解具体实现步骤
- 常见挑战：环境噪音消除、方言识别、多语种支持
拓展学习
- 语音识别_实际应用 详解
- 探索 🧠 深度学习_模型训练 相关知识
- 参考 📚 自然语言处理_基础概念 扩展理解