一个完整的语音识别系统（Automatic Speech Recognition, ASR）通常包含以下几个核心组成部分，它们协同工作将语音信号转换为文本：
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信号预处理（Signal Preprocessing）
- 音频采集： 麦克风等硬件设备捕获声音信号（模拟）。
- 数字化（采样与量化）： 将模拟声音信号转换为离散的数字信号（例如 PCM）。采样率（如 16kHz）和量化精度（如 16bit）是关键参数。
- 预加重： 增强语音信号中的高频成分（通常用一个高通滤波器），以补偿发声过程中声带和嘴唇对高频的衰减，使频谱更平坦。
- 分帧： 将连续的语音信号分成短时（约 20-40 毫秒）的小片段（帧），认为一帧内语音信号是相对平稳的。
- 加窗： 对每一帧语音信号应用窗函数（如汉明窗、汉宁窗），以减小因分帧带来的频谱泄露。
- 端点检测/语音活动检测： 检测语音信号中真正包含语音（有声段）的部分，过滤掉静音和背景噪声段（无声段），以提高效率和准确性。
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特征提取（Feature Extraction）
- 从每一帧语音信号中提取能够代表语音本质特性、易于模型处理的数值特征向量。常用特征包括：
- 梅尔频率倒谱系数（MFCC）： 最常用，模拟人耳听觉特性，对音高不敏感，擅长表征声学特征。
- 滤波器组能量（Filter Bank Energies, FBank / FBANK）： MFCC 的 “上游”特征，不经过离散余弦变换（DCT），在深度学习模型中效果优异。
- 感知线性预测（PLP）： 另一种基于人耳听觉模型的特征。
- 语谱图： 将语音信号的时间-频率能量分布可视化，深度学习模型可以直接利用原始语谱图或其变换形式（如梅尔谱图）作为输入。
- 从每一帧语音信号中提取能够代表语音本质特性、易于模型处理的数值特征向量。常用特征包括：
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声学模型（Acoustic Model, AM）
- 核心功能： 建立语音特征与语言学基本单位（音素、子音素状态、字符等）之间的映射关系，回答“在当前时刻听到某个声音特征片段时，它最可能是哪个音素/状态”的问题。
- 传统模型：
- 高斯混合模型-隐马尔可夫模型（GMM-HMM）： HMM 建模语音单元（音素/状态）的时间序列关系，GMM 建模状态的声学特征分布。
- 主流/现代模型：
- 深度学习模型： 占据绝对主流。
- 深度神经网络-隐马尔可夫模型（DNN-HMM, CNN-HMM, RNN-HMM, etc.）: DNN/CNN/RNN 等神经网络取代 GMM 作为 HMM 的状态发射概率估计器。
- 端到端模型：
- 连接时序分类（CTC）模型： 直接将特征序列映射到标签序列（音素或字符），处理变长输入输出，训练简单。
- 循环神经网络-转录器（RNN-T）模型： 结构上比 CTC 复杂一些，包含一个预测网络（语言模型部件）和一个联合网络，通常性能更好。
- Transformer/Conformer 模型： 利用注意力机制有效建模全局上下文依赖，是目前最先进的模型结构基础。
- 深度学习模型： 占据绝对主流。
- 通常输出是音素序列（需要结合词典）或直接的字符/词序列（端到端）。
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发音词典（Pronunciation Lexicon / Dictionary）
- 功能： 存储词汇（词）与它们的标准（或可能的）发音序列（音素序列）之间的对应关系。
- 作用： 在识别过程中，它将声学模型识别出的音素序列连接起来，形成候选的词语，并作为语言模型的输入。它是声学模型和语言模型之间的桥梁。
- 例如：单词 “cat” -> /k/ /ae/ /t/。
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语言模型（Language Model, LM）
- 核心功能： 建模语言的统计规律和上下文信息，估计一个词序列出现的合理性（概率）。它回答“在给定前面词语的情况下，下一个词最可能是什么”的问题。
- 目的： 纠正声学模型可能产生的发音相似的错误，优先选择语法正确、语义通顺的词序列。
- 模型类型：
- N元语法（N-gram）： 基于历史中连续出现的 N-1 个词来预测下一个词，模型简单高效，但缺乏长距离依赖建模能力。
- 神经网络语言模型（NNLM）： 利用神经网络（如 RNN， LSTM, Transformer）强大的表示学习能力建模词序列的概率分布，能更好地捕捉长距离依赖和语义信息。
- 语言模型训练使用大规模纯文本语料库。
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解码器（Decoder） / 搜索算法（Search Algorithm）
- 核心功能： 整合声学模型、发音词典和语言模型的信息，在整个可能的输出空间中（所有可能的词序列）进行高效搜索，找出概率最大的词序列（即最可能的话语）作为最终的识别结果。
- 挑战： 搜索空间极其庞大（词、音素状态数目的指数级增长）。
- 常用方法：
- 动态束搜索（Dynamic Beam Search / Viterbi Beam Search）： 基于 HMM 架构的标准解码算法，维护一个当前时刻的候选路径集（束），只保留概率最高的前 K 条路径（束宽），扩展下一帧时只考虑这些路径。
- 加权有限状态转换器（Weighted Finite State Transducer, WFST）： 将声学模型、发音词典、语言模型编译成一个统一的、加权有向图状的大型搜索网络（WFST），解码在其中进行路径查找。优化了解码效率。
- 基于神经网络的方法： 在端到端系统中，解码器常融入模型本身，使用贪心搜索、束搜索或基于采样的方法找到最优序列。
总结流程： 原始语音信号 -> (信号预处理) -> 特征向量序列 -> 声学模型 -> (可能的)音素/字符概率序列 -> (借助发音词典) -> (可能的)词序列候选 -> (结合语言模型评分) -> 解码器搜索最优词序列 -> 输出文本结果。
这些组成部分并非绝对孤立，特别是在深度学习时代（端到端模型），声学模型、发音词典、语言模型甚至解码器的界限可能变得模糊或被整体集成到一个模型中。但理解这些基本模块仍然是掌握语音识别技术的基础。
怎么设计基于嵌入式系统的语音口令识别系统？
回答等。在数字信号处理芯片上已经实现了语音口令识别系统或语音口令识别系统的部分功能，然而随着嵌入式微处理器处理能力的大幅度提高，计算量大的语音口令识别算法已经能够通过嵌入式微处理器来完成，将语音口令识别系统与嵌入式系统相结合，发挥语音识别系统的潜力，使语音识别系统能够广泛应用于便携式设备中。
60user104
2019-09-03 08:27:23
嵌入式语音识别系统中的电路设计是如何的
现在社会发展的这么快，什么高科技都涌现出来，什么智能机器人啦，智能手机等，有很多在这里就不一一列举了，在这里我们要说的就是语音识别系统了，现在嵌入式产品如此的多，就像一些智能空调啦，我们可以对着他说
王小琳子
2021-12-20 07:52:03
语音识别系统功能_语音识别系统的应用
对比语音识别技术的两个发展方向，由于基于不同的运算平台，因此具有不同的特点。大词汇量连续语音识别系统一般都是基于PC机平台，而语音识别专用芯片的中心运算处理器则只是一片低功耗、低价位的智能芯片
2019-10-01 09:21:00
关于语音识别模块的组成
高质量的语音模块的质量都是很好的，比较耐用，可以在保持电子智能化的情况下，更大限度的给使用者提供便捷的服务。语音识别模块的组成部分你们了解多少呢？下面就让轻生活科技来给大家讲一讲吧。
2021-03-18 14:15:11
怎样去设计基于嵌入式Linux的语音识别系统
该设计运用三星公司的S3C2440，结合ICRoute公司的高性能语音识别芯片LD3320，进行了语音识别系统的硬件和软件设计。在嵌入式Linux操作系统下，运用多进程机制完成了对语音识别芯片
小华同学
2021-11-04 09:03:09
一种基于嵌入式系统的语音口令识别系统的设计
回答等。在数字信号处理芯片上已经实现了语音口令识别系统或语音口令识别系统的部分功能，然而随着嵌入式微处理器处理能力的大幅度提高，计算量大的语音口令识别算法已经能够通过嵌入式微处理器来完成，将语音口令识别系统与嵌入式系统相结合，发挥语音识别系统的潜力，使语音识别系统能够广泛应用于便携式设备中。
2019-04-23 15:52:53
医疗智能语音识别系统的研发与应用
结合语音识别技术构建医疗智能语音识别系统，达到减轻医护人员日常工作负担，减少重复性劳动，提高诊疗质量的目的。基于语音识别的关键技术和海量的医疗数据，开发电子病历与检查报告智能语音录入、移动护理智能语音录入、非接触式智能语音数据交互系统。
2019-10-21 16:46:27
基于STM32嵌入式的孤立词语音识别系统设计
语音识别是机器通过识别和理解过程把人类的语音信号转变为相应文本或命令的技术，其根本目的是研究出一种具有听觉功能的机器。本设计研究孤立词语音识别系统及其在STM32嵌入式平台上的实现。识别流程是：预
jghgfdssas
2021-08-06 08:32:00
嵌入式语音识别系统是什么
嵌入式语音识别系统分为封闭域识别和开放域识别，封闭域识别范围围绕指定的字/词语集合，也就是说在开发系统的时候会设定好应识别的字或词语，对范围外的词语语音系统不会识别。
2019-06-12 11:38:09
基于JuliUS语音识别引擎实现机器人孤立词语音识别系统的设计
语音识别系统是一种模式识别系统，系统首先对语音信号进行分析，得到语音的特征参数，然后对这些参数进行处理，形成标准的模板。这个过程称为训练或学习。当有测试语音进入系统时，系统将对这些语音信号进行处理，然后进行参考模板的匹配，得出结果。此时便完成了语音识别的过程。
2020-04-06 17:13:00
怎么设计基于Blackfin561的嵌入式车牌识别系统？
技术的一个前沿课题。车牌识别系统(LicensePlate RecognitionSystem，LPRS)是智能交通系统的重要组成部分，在自动化管理、信息统计、车辆跟踪等方面均具有重要意义。虽然国外在LPRS上已取得了较好的效果，而国内因起步较晚，目前仍需要对众多的相关技术进行深入的研究与实现。
fhj920535793
2019-08-30 06:00:12
基于AVR单片机的语音识别系统设计
基于AVR单片机的语音识别系统设计，系统以AVR单片机为控制核心，实现对人的语音的识别控制。系统采用的主控芯片为Atreel公司的ATMEGAl28，语音识别功能采用ICR oute公司的单芯片
一只耳朵怪
2021-01-13 15:54:14
基于labview的语音识别
处理过程基本上是一致的。目前主流的语音识别技术是基于统计模式识别的基本理论。一个完整的语音识别系统可大致分为三部分：（1）语音特征提取：其目的是从语音波形中提取出随时间变化的语音特征序列。（2）声学模型
帅哥在这儿
2019-03-10 22:00:15
怎样去搭建一个基于kaldi的在线语音识别系统
(GMM+HMM+NGRAM)概述）。一段时间后老板就布置了具体任务：在我们公司自己的ARM芯片上基于kaldi搭建一个在线语音识别系统，三个人花三个月左右的时间完成。由于我们都是语音识别领域的小白，要求...
felixbury
2021-07-29 08:59:19
谷歌推出全新的离线语音识别模型
语音识别是Siri、Alexa和Google等智能手机的重要组成部分，但这些语音识别系统有一个很大的缺点，那就是会有相应的延迟，用户必须等待Siri或其他虚拟助手来响应查询，而且如果语速过快就有极大可能造成误解。
2019-10-17 10:30:27
工商网监
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