语音识别技术已深入至日常生活的每个角落，但机器如何“听懂”人说话？其背后涉及声学模型、语言模型与深度学习算法的协同作用。
技术原理：四步走
信号采集：麦克风将声波转化为电信号，要求设备具备高灵敏度与低噪声特性。
预处理与特征提取：通过滤波、分帧等技术去除背景噪音，并将语音信号转换为Mel频率倒谱系数（MFCC）等特征向量。
声学模型匹配：基于深度（DNN）或卷积（CNN），模型将特征向量映射至音素或单词级别。例如，国内厂商平头哥的玄铁C906芯片算力达4TOPS，可在TWS耳机上实现本地化语音交互，延迟低至50ms。
语言模型解码：结合语法规则与上下文语境，计算最可能的词组序列。百度UNIT 6.0等预训练大模型通过百亿级参数支持零样本学习，覆盖长尾场景能力提升5倍。
应用场景：多模态融合成趋势
2025年，语音识别技术正与视觉、文本形成联合建模。例如，蔚来NOMI 2.0结合AR-HUD实现“语音+视觉”双模导航，驾驶分心率下降40%；阿里云ET语音系统在嘈杂环境中通过唇形识别提升准确率15%。国内市场规模突破1200亿，其中智能硬件贡献45%份额，企业级服务占比提升至38%。
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