智能语音系统作为人工智能领域的一个重要分支，其核心功能——语音识别，是通过一系列复杂的技术步骤实现的。
1. 信号采集
利用麦克风将声音的机械振动转换为模拟电信号，收集语音信号。
2. 信号预处理
模拟 - 数字转换：通过模数转换器把模拟信号按一定采样频率转为数字信号。
降噪处理：运用频谱减法、自适应滤波等方法去除背景噪音。
端点检测：依据信号能量、过零率等特征确定语音起止点。
3. 特征提取
声学特征提取：如提取梅尔频率倒谱系数（MFCC）等反映语音本质特征的参数。
动态特征提取：计算特征参数的一阶和二阶差分获取语音动态信息。
4. 声学模型训练
构建模型：常用隐马尔可夫模型（HMM）或深度神经网络（DNN）等，描述语音产生过程。
训练过程：用大量标注语音数据调整模型参数，减少识别错误。
5. 语言模型训练
构建模型：如n - 元语法模型或循环神经网络语言模型，提供语言先验知识。
训练过程：依据大量文本数据中单词频率与搭配关系确定模型参数。
6. 解码与识别
搜索算法应用：采用维特比算法或束搜索算法等结合声学与语言模型找到最可能文字序列。
结果输出：输出识别出的文字序列，完成语音识别流程并应用于后续场景。
