语音识别，作为连接人类自然语言与数字世界的桥梁，已成为人工智能领域的关键技术。其目标是将连续的语音信号精准地转化为对应的文本信息。这套复杂而精妙的系统，其背后是环环相扣的工作流程与核心算法的有力支撑。

一、 工作流程的三大核心阶段

语音识别的工作流程可以清晰地划分为三个主要阶段：

1. 信号预处理与特征提取
   这是整个流程的基石。麦克风采集的原始语音信号是包含各种噪声的混合波形。首先，需要进行预处理，包括降噪、去除静音段、预加重（提升高频分量）等。随后是关键的特征提取，其目的在于保留语音中具有辨别性的信息，同时大幅降低数据维度。最经典且广泛应用的技术是梅尔频率倒谱系数（MFCC），它通过模仿人耳听觉特性，将波形转换为一系列能够代表声音频谱本质的特征向量序列。

2. 声学模型
   声学模型是系统的“耳朵”，其任务是建立语音特征向量与基本发音单元（如音素）之间的映射关系。传统方法主要依赖隐马尔可夫模型（HMM） 来模拟语音的时序动态变化，而用高斯混合模型（GMM） 来刻画每个状态的静态特征。如今，深度学习已彻底革新了这一领域。深度神经网络（DNN）、循环神经网络（RNN），尤其是长短期记忆网络（LSTM） 和注意力机制，凭借其强大的序列建模和上下文捕捉能力，能够更精准地判断“当前特征最可能对应哪个音素”，显著提升了识别率。

3. 语言模型
   语言模型是系统的“大脑”，负责根据语言的统计规律来提升识别准确率。它通过学习海量文本数据，计算出特定词序列出现的概率。例如，即使声学模型对“厨房里有油盐酱醋”和“厨房里有有盐酱醋”的评分相近，语言模型会赋予前者更高的概率，从而纠正错误。早期普遍使用N-gram模型，而目前基于神经网络的语言模型，如Transformer架构，能够更好地理解长距离上下文依赖关系，实现更智能的纠错和文本生成。

二、 解码器：整合与输出

最后，解码器扮演着“决策者”的角色。它结合声学模型给出的“发音可能性”和语言模型给出的“词语搭配合理性”，在浩瀚的候选词序列中进行搜索，找出概率最大的那条路径，作为最终的识别文本输出。

从信号预处理到声学模型与语言模型的深度协同，再到解码器的最终决策，每一步都凝聚着核心算法的智慧，共同实现了让机器“听懂”人话这一伟大目标。