文章摘要： 摘要内容。

简介

STT（speech-to-text） 技术将语音信号转换为文本信息。

功能

• 识别语音并将其转换为机器可理解的文本格式。

应用

• 用于语音助手、语音到文本转换、电话客服自动转录等。

流程

• 语音信号处理：包括降噪、增强、特征提取等，以准备语音数据进行分析。
• 声学模型：识别语音信号中的声学特征，并将其转换为音素或其他声学单元。
• 语言模型：根据声学模型输出的结果，确定最可能的单词序列或句子。
• 解码器：结合声学模型和语言模型的结果，输出最可能的文本序列。

技术

• 常见的ASR技术包括隐马尔可夫模型（HMM）、深度神经网络（DNN）、循环神经网络（RNN）和最近的基于注意力机制的转换器模型。