什么是 语音识别？
语音识别（Speech Recognition）是一种使计算机能够识别并将口语转换为文本的技术，也称为自动语音识别（ASR）或语音转文本（STT）。它利用声学模型、语言模型，以及越来越多的端到端深度学习架构（如 Whisper 和 Wav2Vec）来高精度地转录多种语言和口音的人类语音。
快速了解
| 全称 | 自动语音识别 |
|---|---|
| 创建时间 | 1952 年（贝尔实验室 Audrey 系统） |
| 规范文档 | 官方规范 |
工作原理
语音识别系统通过多个阶段处理音频信号：声学特征提取（如梅尔频率倒谱系数）、将特征映射到音素的声学建模，以及构建连贯文本输出的语言建模。传统系统使用隐马尔可夫模型（HMM）结合高斯混合模型（GMM），但现代方法采用端到端神经网络直接将音频映射到文本。OpenAI 的 Whisper 模型代表了多语言语音识别的突破，它在 68 万小时的多样化音频数据上进行训练。这些系统必须处理包括背景噪音、说话人差异、口音和特定领域词汇等挑战。
主要特点
- 声学建模将音频信号转换为语音表示
- 语言建模确保转录结果语法连贯
- Whisper 等端到端模型消除了复杂的流水线架构
- 实时处理支持实时转录和语音交互界面
- 说话人自适应提高对个人声音的识别准确率
- 噪声鲁棒性技术处理各种声学环境
常见用途
- 语音助手（Siri、小爱同学、天猫精灵）实现免提交互
- 视频和直播的自动字幕生成
- 会议转录和笔记记录提升企业生产力
- 语音控制应用和残障人士无障碍工具
- 呼叫中心分析和客户服务质量监控
示例
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语音识别和声纹识别有什么区别？
语音识别将口语转换为文本（识别说了什么），而声纹识别根据声音特征识别说话人是谁。语音识别关注跨说话人的转录准确性，声纹识别用于生物特征认证和说话人身份识别。
Whisper 与其他语音识别模型相比有什么优势？
OpenAI 的 Whisper 是开源多语言模型，在 68 万小时多样化音频上训练。它无需微调即可处理口音、背景噪音和专业词汇。与云 API 不同，Whisper 可本地运行保护隐私，支持 99 种语言和自动语言检测。
哪些因素影响语音识别准确率？
关键因素包括音频质量、背景噪音、说话人口音和语速、麦克风距离、领域专业词汇和模型大小。使用降噪、清晰发音、选择适合用例的模型大小可显著提高准确率。
语音识别可以实时进行吗？
可以，通过流式 API 和优化模型可实现实时语音识别。Google Speech-to-Text 和 Azure Speech 等服务提供实时转录。本地处理方面，较小的 Whisper 模型（tiny、base）在现代硬件上可实现近实时性能。
如何选择云端和本地语音识别方案？
云服务（Google、Azure、AWS）准确率高、易集成、持续更新，但需联网且有隐私问题。本地模型（Whisper、Vosk）提供隐私保护、离线能力、无按次收费，但需要计算资源，某些语言准确率可能较低。