语音识别技术：全链路技术栈解析

前言

本文对语音识别的全链路技术栈进行入门级解读，旨在让读者理解从声音的产生到最终的文本输出，技术层面是一条怎样的链路。在后续该专题的篇章中，再针对每个概念进行更加具体地解读。

语音识别技术链路全景图

主要包含三大站点：

• 声学前端处理 (Acoustic Front-End)：声音的“净化与预处理”车间。

• 核心识别引擎 (Recognition Engine)：传统 or 端到端模型

• 后处理与理解 (Post-Processing & Understanding)：从文本到“意图”的最后一公里。

第1站：声学前端处理 —— 声音的“净化与预处理”

这是所有工作的起点，也是决定识别上限的关键。它的目标是“从嘈杂的真实环境中提取出最清晰、最纯净、最适合机器分析的语音信号”。

一、信号采集与预处理

• 模拟信号数字化：通过模数转换器（ADC）将麦克风采集的模拟语音信号转换为数字信号，并遵循奈奎斯特采样定理（采样频率需大于信号最高频率的两倍）

• 预加重滤波：使用高通滤波器（如FIR或IIR滤波器）提升语音高频分量，补偿声道滚降效应，增强高频细节（如辅音），同时减少传输噪声

• 分帧与加窗

• 分帧：将连续语音切分为短时帧（通常20-40ms），因语音信号具有短时平稳性。

• 加窗：应用汉明窗、汉宁窗等减少频谱泄漏，平滑帧边界。

二、噪声