语音识别技术通过将声音信号转化为文本，广泛应用于智能助手、语音输入等场景。以下是核心内容：
技术原理 🧩
- 信号处理：通过麦克风采集音频，进行降噪与分段
- 特征提取：使用梅尔频率倒谱系数（MFCC）等算法分析声学特征
- 模型推理：基于深度学习模型（如RNN/CNN）进行语言建模
- 结果输出：返回识别文本并支持纠错功能
⚠️ 语音识别准确率受环境噪音、口音等因素影响，建议使用专业设备提升效果
应用场景 📱
- 智能客服系统
- 无障碍辅助工具 🤝
- 会议记录自动化 📝
- 游戏语音控制 🎮
语音识别技术通过将声音信号转化为文本，广泛应用于智能助手、语音输入等场景。以下是核心内容：
⚠️ 语音识别准确率受环境噪音、口音等因素影响，建议使用专业设备提升效果