ASR是语音转文本的第一步

[jsarmin]

自动语音识别 (ASR)
一位女士正在打电话，手机上显示语音转文本的可视化效果
ASR 将语音转换为文本以供语音 AI 处理
来源

当用户与语音助手对话或致电客服时，ASR 会通过以下几个步骤将语音转换为文本：

音频捕获：首先，ASR 通过麦克风捕获音频，并将其 阿尔及利亚电话号码 分割成 10-20 毫秒的小片段。然后，它会将这些片段转换为频谱图 - 即显示随时间变化的声音频率的视觉图。
声音分析：深度学习模型分析这些声谱图并将其与音素（基本语音单元）进行匹配。系统的神经网络会分解音频，将其与现有语音模式进行比较，并从数据库中识别匹配的单词。
噪音管理： ASR 在处理文本之前过滤掉可能影响准确性的背景噪音和音频故障。
语音处理：最后，语言模型将识别出的音素组合成单词和句子。它会检查单词组合的概率，以确保转录在用户的目标语言中有意义。
现代 ASR 可处理各种口音、语速和背景条件。灵活性使其能够有效地用于客户服务、语音命令和自动转录。

自然语言处理 (NLP)
接下来，NLP 将 ASR 中的文本转换为有意义的操作。具体操作如下。