信号处理：从模拟到数字的桥梁

语音识别系统的起点是模拟语音信号的数字化。原始语音通过麦克风采集后，需经过预加重、分帧、加窗等处理。预加重通过一阶高通滤波器（如 ( H(z) = 1 - 0.95z^{-1} )）提升高频分量，补偿语音信号受口鼻辐射影响的高频衰减。分帧将连续信号切割为20-30ms的短时帧，每帧重叠10-15ms以保持连续性，加窗（如汉明窗 ( w(n) = 0.54 - 0.46\cos(\frac{2\pi n}{N-1}) )）则减少频谱泄漏。

特征提取是关键步骤，梅尔频率倒谱系数（MFCC）通过以下流程生成：

1. 短时傅里叶变换（STFT）计算频谱；
2. 梅尔滤波器组（40个三角形滤波器）模拟人耳非线性感知；
3. 对数运算压缩动态范围；
4. 离散余弦变换（DCT）提取倒谱系数，保留前13维作为特征。

声学模型：从波形到音素的映射

声学模型的核心任务是计算语音特征与音素序列的匹配概率。传统方法采用隐马尔可夫模型（HMM），每个音素对应3-5个状态的HMM，通过前向-后向算法训练转移概率。例如，音素/b/的HMM可能包含静音、过渡、稳定发声三态。

深度学习时代，混合神经网络（HNN）成为主流。以CRDNN架构为例：

# 伪代码示例：CRDNN模型结构
class CRDNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=3, stride=1),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU()
        )  # 卷积层提取局部特征
        self.rnn = nn.LSTM(64, 256, num_layers=3, bidirectional=True)  # BiLSTM捕捉时序依赖
        self.dnn = nn.Sequential(
            nn.Linear(512, 1024),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(0.3),
            nn.Linear(1024, 40)  # 输出40个音素类别的对数概率
        )

该模型通过卷积层降低频谱维度，RNN层建模时序动态，DNN层输出音素后验概率。训练时采用交叉熵损失结合CTC损失（Connectionist Temporal Classification），解决输入输出长度不一致问题。

语言模型：上下文知识的注入

语言模型为解码过程提供语法和语义约束。N-gram模型通过统计词频计算条件概率，如三元模型 ( P(w_3|w_1,w_2) = \frac{C(w_1w_2w_3)}{C(w_1w_2)} )。但数据稀疏问题催生了神经网络语言模型（NNLM），如Transformer架构：

# 伪代码示例：Transformer解码器层
class DecoderLayer(nn.Module):
    def __init__(self, d_model=512, nhead=8):
        super().__init__()
        self.self_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead)
        self.linear1 = nn.Linear(d_model, 2048)
        self.linear2 = nn.Linear(2048, d_model)
        self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model)
        self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model)
    def forward(self, x, src_mask=None):
        attn_output, _ = self.self_attn(x, x, x, attn_mask=src_mask)
        x = self.norm1(x + attn_output)
        ffn_output = self.linear2(F.relu(self.linear1(x)))
        return self.norm2(x + ffn_output)

通过自注意力机制捕捉长距离依赖，结合位置编码保留序列顺序信息。训练时采用掩码语言建模（MLM），预测被遮盖的词汇。

解码算法：最优路径的搜索

解码是将声学模型和语言模型结果整合为最终文本的过程。维特比算法在HMM框架下寻找最优状态序列，时间复杂度为 ( O(TN^2) )（T为帧数，N为状态数）。深度学习时代，加权有限状态转换器（WFST）成为主流，将HMM、发音词典、语言模型编译为单一图结构。例如，Kaldi工具包中的解码图构建流程：

1. 通过HCLG.fst文件整合声学模型（H）、上下文依赖（C）、发音词典（L）、语法（G）；
2. 使用令牌传递算法在图中搜索最优路径；
3. 输出包含时间戳和置信度的识别结果。

实战建议与技术演进

1. 数据增强：应用速度扰动（0.9-1.1倍速）、频谱掩蔽（SpecAugment）提升模型鲁棒性；
2. 端到端优化：采用Conformer架构替代CRDNN，其卷积增强模块可更好捕捉局部与全局特征；
3. 流式识别：通过块处理（chunk-based）和状态传递机制实现低延迟解码，如WeNet工具包的流式模式；
4. 多模态融合：结合唇语、手势等视觉信息，通过交叉注意力机制提升噪声环境下的准确率。

当前技术挑战包括低资源语言适配、方言识别、情感与语义的联合建模。未来方向可能聚焦于自监督学习（如Wav2Vec 2.0）、神经声码器与识别系统的联合训练，以及边缘设备上的轻量化部署。开发者应关注模型量化（如INT8）、剪枝技术，以及ONNX Runtime等推理框架的优化。