語(yǔ)音識(shí)別（Speech Recognition）是一種將人類語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可讀的文本或命令的技術(shù)。它是一種人機(jī)交互的重要方式之一，能夠使人們通過(guò)語(yǔ)音與計(jì)算機(jī)進(jìn)行交互和通信。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)利用計(jì)算機(jī)算法和模型，將語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)化為文本或命令，可以應(yīng)用于語(yǔ)音控制、語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫、語(yǔ)音翻譯、智能客服、智能家居等領(lǐng)域。

語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的核心是將人的語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可識(shí)別的數(shù)字信號(hào)。語(yǔ)音信號(hào)是由聲波傳播產(chǎn)生的一種振動(dòng)信號(hào)，包括聲音的強(qiáng)度、頻率、音調(diào)等信息。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)需要對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行一系列的信號(hào)處理、特征提取、語(yǔ)音模型訓(xùn)練等過(guò)程，才能夠?qū)φZ(yǔ)音進(jìn)行識(shí)別和轉(zhuǎn)換。

語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的基本流程包括聲音信號(hào)采集、預(yù)處理、特征提取、語(yǔ)音識(shí)別和文本輸出等幾個(gè)主要步驟。在聲音信號(hào)采集階段，計(jì)算機(jī)通過(guò)麥克風(fēng)等聲音采集設(shè)備獲取語(yǔ)音信號(hào)。在預(yù)處理階段，計(jì)算機(jī)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行降噪、濾波、增益等處理，以便后續(xù)的特征提取和識(shí)別。在特征提取階段，計(jì)算機(jī)使用各種算法和技術(shù)，例如短時(shí)能量、過(guò)零率、梅爾倒譜系數(shù)等，從語(yǔ)音信號(hào)中提取出語(yǔ)音特征。在語(yǔ)音識(shí)別階段，計(jì)算機(jī)使用各種語(yǔ)音識(shí)別算法，例如隱馬爾可夫模型（HMM）、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）等，對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行識(shí)別和轉(zhuǎn)換為文本輸出。

語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用包括語(yǔ)音助手、智能家居、語(yǔ)音搜索、語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫、語(yǔ)音翻譯等。隨著深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)在準(zhǔn)確率和實(shí)用性方面得到了大幅提升，將為人們的生活和工作帶來(lái)更多的便利和創(chuàng)新。