【语音识别系统主要包含哪四大部分】语音识别系统是将人类的语音信号转化为文字信息的技术系统，广泛应用于智能助手、语音输入、语音控制等领域。一个完整的语音识别系统通常由四个主要部分组成，各部分协同工作，共同实现从语音到文本的转换过程。
一、语音信号采集与预处理
这是语音识别的第一步，主要是通过麦克风等设备采集语音信号，并对其进行降噪、分帧、加窗等处理，以提高后续处理的准确性。
- 功能：获取原始语音数据并进行初步处理。
- 作用：去除环境噪声，提升语音清晰度。
- 常见技术：短时傅里叶变换（STFT）、梅尔频率倒谱系数（MFCC）等。
二、特征提取
在预处理之后，系统需要从语音信号中提取出具有代表性的特征参数，这些特征能够反映语音的本质内容，为后续的识别提供基础。
- 功能：提取语音中的关键信息。
- 作用：帮助模型理解语音内容。
- 常见特征：MFCC、线性预测系数（LPC）、感知线性预测（PLP）等。
三、声学模型
声学模型是连接语音信号和语言模型的关键环节，它负责将提取的语音特征映射到音素或子词单元上，从而建立语音与语言之间的联系。
- 功能：将语音特征转化为音素序列。
- 作用：识别语音中包含的发音单位。
- 常见模型：隐马尔可夫模型（HMM）、深度神经网络（DNN）、端到端模型（如CTC、Transformer）等。
四、语言模型与解码器
语言模型用于判断识别结果是否符合语言习惯，而解码器则负责从声学模型输出的音素序列中找出最可能的词语组合。
- 功能：优化识别结果，使其更符合语言规则。
- 作用：提高识别准确率和自然度。
- 常见模型：N-gram模型、RNN/LSTM、Transformer等。
总结表格
| 部分名称 | 主要功能 | 关键作用 | 常见技术/模型 |
| 语音信号采集与预处理 | 获取并初步处理语音信号 | 提高语音清晰度，降低噪声干扰 | STFT、MFCC、加窗处理 |
| 特征提取 | 提取语音中的关键特征 | 为识别提供有效信息 | MFCC、LPC、PLP |
| 声学模型 | 将语音特征映射到音素 | 实现语音到发音单位的转换 | HMM、DNN、CTC、Transformer |
| 语言模型与解码器 | 优化识别结果，提高准确性 | 使识别结果更符合语言规则 | N-gram、RNN、LSTM、Transformer |
通过以上四个部分的协同运作，语音识别系统能够高效、准确地完成从语音到文字的转换任务，为各类智能应用提供强有力的技术支持。