基于人工智能的语音识别方法与装置及系统的研究

作者简介：田荣阳（1976.09—），男，汉族，重庆人，硕士研究生，高级工程师，主要研究方向为自然语言处理和计算机视觉。999Sep67··第42卷第期2026年月ITREPORT,No.202觉的融合，构建了多模态交互系统，如智能监控系统可通过语音指令与视觉图像分析相结合，实现更精准的场景感知与事件判断。语音识别与机器人技术的融合，提升了机器人的交互能力与智能化水平，使得机器人能够通过语音与人类进行自然交互，广泛应用于工业生产、服务行业等领域。2基于人工智能的语音识别方法与关键技术2.1特征提取方法基于人工智能的特征提取方法相较于传统手工设计特征方法，具有更强的自适应能力与特征表达能力，能够自动学习更贴合识别任务的特征信息。在传统特征优化方面，梅尔频率倒谱系数（Mel-FrequencyCepstralCoefficients,MFCC）是语音识别中应用最广泛的特征之一，通过模拟人耳的听觉特性，将语音信号转换为梅尔频率域的倒谱系数，能够有效反映语音的频谱特征。在深度学习特征学习方面，CNN通过卷积层、池化层等结构，能够自动提取语音信号中的局部频谱特征与空间特征，有效捕捉语音信号中的时序不变性与局部相关性，适用于处理经过短时傅里叶变换后的语音频谱图。循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）也可用于语音特征提取，能够捕捉语音信号的时序依赖关系，适用于处理原始语音序列或时序特征序列。2.2声学模型声学模型是语音识别的核心模块之一，其功能是建立语音特征与音素之间的映射关系，将提取到的语音特征转换为对应的音素序列［1］。基于人工智能的声学模型相较于传统的隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel,HMM），具有更强的模型表达能力与识别性能，能够更好地处理语音信号的非线性特性与复杂性。随着深度学习技术的发展，基于神经网络的声学模型逐渐取代HMM成为主流，主要包括深度神经网络-隐马尔可夫模型（DeepNeuralNetwork-HiddenMarkovModel,DNN-HMM）、循环神经网络-隐马尔可夫模型（RecurrentNeuralNetworks-HiddenMarkovModel,RNN-HMM）、长短期记忆网络-隐马尔可夫模型（LongShortTermMemory-HiddenMarkovModel,LSTM-HMM）等混合模型。DNN-HMM混合模型通过深度神经网络替代HMM中的高斯混合模型（GMM），用于估计观测概率，能够有效建模语音特征与音素之间的复杂非线性关系，提升模型的识别精度；RNN-HMM与LSTM-HMM模型则进一步引入循环结构与长短期记忆单元，能够捕捉语音信号的时序依赖关系，优化模型对连续语音序列的建模能力。2.3语言模型语言模型是语音识别系统中负责优化识别结果的重要模块，其功能是基于语言的语法、语义规则，对声学模型输出的候选文本序列进行概率排序，选择最符合语言习惯的文本作为最终识别结果，能够有效降低声学模型的识别错误率［2］。基于人工智能的语言模型主要包括神经网络语言模型（NNLM）、循环神经网络语言模型（RNNLM）、长短期记忆网络语言模型（LSTMLM）以及基于Transformer的预训练语言模型（如BERT、GPT等）。神经网络语言模型通过神经网络建模词与词之间的依赖关系，能够有效解决n-gram模型的数据稀疏问题；RNNLM与LSTMLM引入时序结构与长短期记忆单元，进一步提升了模型对长距离语言依赖关系的捕捉能力；基于Transformer的预训练语言模型通过大规模文本语料的预训练，能够学习到更通用的语言知识与语义信息，将其融入语音识别系统，可显著提升模型对复杂句式、生僻词汇的识别准确率，优化识别结果的语义合理性。2.4端到端识别系统端到端语音识别系统是基于深度学习的一种新型语音识别架构，其核心特点是摒弃了传统语音识别系统中特征提取、声学模型、语言模型等多个模块的独立设计与优化，通过一个统一的神经网络模型，直接实现从原始语音信号到文本序列的映射，简化了系统结构，减少了人工干预，提升了系统的整体性能与泛化能力。端到端语音识别系统的核心模型主要包括基于连接主义时序分类（CTC）的模型、基于转录器（Transducer）的模型以及基于编码器—解码器（Encoder-Decoder）的模型［3］。CTC模型通过引入空白符号，解决了语音序列与文本序列之间的对齐问题，能够直接对语音序列进行时序建模与转录；Transducer模型在CTC模型的基础上，引入了预测网络与联合网络，能够实时生成识别结果，适用于实时语音识别场景；Encoder-Decoder模型通过编码器对语音特征序列进行编码，生成全局特征表示，再通过解码器将全局特征转换为文本序列，该模型能够有效利用上下文信息，提升识别准确率，尤其适用于长语音序列的识别。3语音识别装置与系统设计与实现3.1系统总体架构设计语音识别系统的总体架构设计遵循模块化、层次化的设计原则，基于人工智能技术，构建包含感知层、传输层、处理层、应用层的四层架构体系，各层之间通过标准化的接口实现数据交互与协同工作，确保系统的稳定性、可扩展性与可维护性。感知层是系统的基础数据采集层，主要功能是采集原始语音信号，由麦克风阵列、音频采集模块等硬件装置组成，能够实现对不同环境下语音信号的采集，同时通过滤波、放大、去噪等初步预处理，提升语音信号的质量。传输层通过数据加密、校验等技术，确保语音数据的传输安全性与完整性，同时采用数据压缩技术，减少数据传输量，提升传输效率，满足实时语音识别场景的需求［4］。处理层基于人工智能芯片构建计算平台，搭载训练好的语音识别模型，通过并行计算技术提升模型推理效率，实现对语音数据的快速处理与识别。应用层是系统的功能输出层，负责将处理层的识别结果转化为具体的应用服务，通过标准化的API接口与第三方系统对接，实现与智能家居、自动驾驶、医疗系统、金融服务平台等的深度融合，拓展系统的应用范围。在完成四层架构描述的基础上，系统还设计了统一的模999Sep68··第42卷第期2026年月ITREPORT,No.202型管理与运维反馈机制，形成数据闭环和持续优化能力。具体而言，处理层内置了轻量化的模型版本管理模块，支持云端训练模型向边缘端的下发与热更新，以适应不同应用场景下语音特征的变化（如环境噪声分布、口音差异等）。同时，应用层的API网关集成了访问控制、流量监控和日志审计功能，所有识别请求均经过加密传输与身份认证，有效防止语音数据泄露和重放攻击。此外，系统引入了边缘—云协同推理策略：对于低延迟要求的实时交互（如智能家居唤醒词检测），由本地处理层完成推理；对于复杂长语音识别或需要高精度的场景，传输层将压缩后的语音流上传至云端大模型进行二次校验和结果修正。各层之间的标准化接口还预留了扩展点，便于后续接入更多传感器数据（如视觉、文本）实现多模态识别。通过上述设计，系统在保障实时性与安全性的同时，具备了灵活扩展和持续进化的能力。3.2关键装置与硬件设计关键装置与硬件设计是语音识别系统稳定运行的基础，主要包括麦克风阵列、核心处理器、存储模块、通信模块等关键硬件的选型与设计，需要根据系统的应用场景与性能需求，选择性价比高、稳定性强的硬件产品。麦克风阵列是语音信号采集的核心装置，针对不同的应用场景，麦克风阵列的选型与设计存在差异［5］。在室内场景采用4-8通道的线性麦克风阵列，能够有效抑制室内回声与环境噪声，提升语音信号的信噪比；在室外场景采用环形麦克风阵列，具备360度语音采集能力，能够有效应对复杂的室外噪声环境。核心处理器是系统的计算核心，需要根据系统的应用场景选择合适的处理器，在高性能场景选择GPU或ASIC芯片作为核心处理器，在嵌入式场景选择FPGA或嵌入式处理器。存储模块用于存储系统程序、语音识别模型、采集的语音数据以及识别结果等信息，根据存储需求的不同，选择内存与外存相结合的存储方案。通信模块负责实现系统与外部设备或网络的通信，根据应用场景的通信需求，选择合适的通信模块，如Wi-Fi模块、蓝牙模块、以太网模块、5G模块等。3.3软件系统与平台实现软件系统与平台实现是语音识别系统功能落地的关键，基于人工智能技术，构建包含操作系统、开发框架、应用程序等多个层次的软件体系，实现语音信号的处理、模型的推理、识别结果的输出与应用等核心功能［6］。操作系统的选择根据硬件平台与应用场景的不同而有所差异，在云端与大型设备场景，选择Linux操作系统，能够满足大规模语音数据处理与模型推理的需求，在嵌入式场景，选择嵌入式操作系统，能够适配嵌入式硬件平台的资源限制，确保系统的实时响应。开发框架是实现人工智能语音识别算法的核心工具，选择主流的深度学习框架进行模型的训练与推理。TensorFlow与PyTorch具有强大的模型构建与训练功能，支持多种神经网络结构，提供丰富的API接口与工具库，便于开发者进行模型的开发与优化。应用程序开发根据具体的应用场景，开发相应的功能模块与用户界面。例如在智能家居场景，开发语音控制模块，实现对家居设备的语音操控，在医疗场景开发语音病历录入模块，实现医生诊断语音到电子病历的转换。在操作系统与开发框架的基础上，系统进一步构建了面向语音识别的完整数据处理与模型部署流程。数据层首先对接多种语料库（如开源语音数据集、场景定制采集数据），通过自动化标注、数据增强（加噪、混响、速度扰动）和特征提取（MFCC、FilterBank、Fbank等）形成标准训练集。训练过程中基于PyTorch或TensorFlow搭建端到端模型（如Con-former、Transformer-Transducer），利用混合精度训练、分布式多卡加速等技术缩短训练周期，并通过早停、学习率衰减和正则化方法防止过拟合。训练完成后，模型被转换为中间表示（如ONNX）或特定推理引擎格式（如TensorRT、OpenVI-NO、MNN），在云端采用GPU/TPU集群进行批量推理，在边缘端则通过算子融合、量化（INT8/FP16）和内存复用等手段降低延迟与资源占用。此外，软件平台集成模型版本管理工具（如MLflow）和持续集成/持续部署流水线（CI/CD），实现新模型的灰度发布与快速回滚。应用程序开发遵循模块化设计，语音唤醒、端点检测、语音识别、语义理解等组件解耦，通过共享内存或消息队列通信，便于功能复用与单体测试。最终，系统可一键部署至Docker容器或Kubernetes集群，实现跨Linux、Android及RTOS平台的一致性运行，显著提升软件的可移植性与运维效率。4结语人工智能技术的介入给语音识别技术的演进带来了突破性的变革，增强了语音识别系统的功能与适应能力，扩大了其应用范围。借助恰当的硬件选择和系统框架设计，融合先进的软件算法与开发平台，能够打造出高效、平稳、可靠的语音识别系统，以契合不同场景下的使用需求。随着人工智能技术的不断进步，语音识别技术会持续突破发展中的障碍，为人类社会的智能化进程提供更有力的支持。参考文献：［1］罗潇.人工智能驱动的计算机语音识别技术及应用［J］.数字技术与应用,2025,43(08):45-47.［2］姚银,彭雪辰,吕轩民.基于人工智能的语音识别与翻译系统研究与实现［J］.电脑知识与技术,2025,21(18):59-61.［3］梁阳.人工智能驱动的计算机语音识别技术研究［J］.中国宽带,2025,21(05):148-150.［4］陈放,王宏锋.基于人工智能语音识别技术的管制在线培训系统设计与实现［J］.信息与电脑,2024,36(23):107-109.［5］张俊.人工智能在语音识别中的应用［J］.电脑知识与技术,2024,20(17):46-48.［6］范永超,韩佳南.基于人工智能的语音识别系统设计与研究［J］.数字通信世界,2022(05):55-57.999Sep69