语音识别系统依赖于各种算法来将口语转换成文本。常见的方法包括隐马尔可夫模型 (hmm)，深度神经网络 (dnn)，以及最近的注意力机制和转换器。Hmm多年来一直是该领域的基础技术，通常用于对音频信号序列进行建模。它们通过将语音分解为较小的单元 (例如音素)，并使用概率基于先前的单元来预测下一个单元。这种概率方法使得hmm适合于捕获语音的变化性质，包括口音和说话速度。
深度神经网络由于其在大型数据集中学习复杂模式的能力而受到欢迎。使用dnn，原始音频信号被馈送到多个隐藏层，允许模型自动提取区分不同音素或单词所需的相关特征。卷积神经网络 (cnn) 和循环神经网络 (rnn)，特别是长短期记忆 (LSTM) 网络，经常在这个框架内使用。Cnn可以有效地处理频谱图-音频信号的视觉表示-而lstm擅长处理顺序数据，使其成为随着时间的推移捕获上下文的不错选择。
最近，注意力机制和转换器对语音识别性能产生了重大影响。与主要按顺序处理输入的传统模型不同，转换器可以同时处理输入的不同部分，从而可以更深入地理解上下文。这些模型在各种任务中显示出巨大的成功，包括将口语翻译成书面文本。此外，像WaveNet和Tacotron这样的架构说明了神经网络如何生成音频波形和文本，进一步增强了语音识别系统的功能。通过结合这些算法和技术，开发人员可以构建健壮的应用程序，通过自然语言处理改善用户交互。