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声音信号转化为文字的过程，依赖于声学模型与语言模型的双重解码。系统通过以下步骤完成声音到文本的转换：
1. 声学特征提取：麦克风捕捉的声波信号经傅里叶变换，转换为包含音高、音强等特征的梅尔频谱图；
2. 音素匹配：深度神经网络（DNN）将频谱特征与预训练的音素库进行比对，识别基础发音单位；
3. 上下文纠错：基于Transformer架构的语言模型，结合对话场景修正同音词错误（如「会议室」与「会遗失」）。
在复杂环境下，系统通过波束搜索算法并行计算多条识别路径，动态选择置信度最高的文本结果。当前主流系统的字错率（CER）已降至5%以下，接近人类听力水平。
信息来源：合力亿捷
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