语音识别技术是一种 将口语转换为书面文本的技术。它通过自然语言处理（NLP）和机器学习算法，能够识别并理解用户的语音输入。这一过程通常包括以下几个关键步骤：
语音信号处理：
将语音信号转换为数字信号，为后续处理打下基础。这包括采样、滤波和分帧等操作。
特征提取：
从数字信号中提取关键特征，如频率、音调等，这些特征对于后续的识别至关重要。
声学模型：
分析输入声音的特征，与预先存储的声学模型进行比对。
语言模型：
结合语言模型预测最可能的词汇序列。
解码器：
将声音转换为文字或指令。
模型映射：
通过神经网络（如Transformer）将声音特征转化为文字。
语音识别技术广泛应用于语音助手、字幕生成、智能家居设备、车载导航等场景。传统方法基于隐马尔可夫模型（HMM），而现代方法多采用基于深度学习的神经网络，如Encoder-Decoder结构。
这项技术不仅提高了人与机器的交流效率，还在多个领域发挥了重要作用，例如在工业自动化、智能家居、医疗健康、金融服务等。随着技术的不断进步，语音识别的准确性和实用性将进一步提升，人机交互也将更加自然和便捷。