神经网络通过一系列处理阶段将音频信号转换为文本，从而为语音识别提供支持。最初，音频波形被转换成频谱图或梅尔频率倒谱系数 (mfcc)，其用作网络的输入。卷积神经网络 (cnn) 或循环神经网络 (rnn) 通常用于从这些输入中提取时间和空间特征。
Rnn，特别是长短期记忆 (LSTM) 网络，擅长处理语音等顺序数据。它们捕获跨时间步长的依赖关系和上下文，使模型能够理解音素、单词和句子之间的关系。注意机制通过帮助模型专注于输入的最相关部分来进一步提高性能。
像Transformer模型 (例如OpenAI的Whisper) 这样的端到端架构已经在语音识别领域得到了普及。这些模型直接将音频特征映射到文本，而不需要中间音素表示，从而提高了准确性和效率。神经网络具有非常先进的语音识别功能，使其成为虚拟助手，转录服务和辅助工具等应用程序的组成部分。