如何使用人工智能进行语音识别和处理？

AI 语音识别与处理是复杂数字信号处理（DSP）领域的一部分,涉及多个步骤和技术：
1. 声音捕捉: 使用麦克风或其他声音传感器捕获声波并转换为电信号；
2. 预加重和分帧: 对音频信号进行预加重以减小频率响应失真并进行分帧以提高识别率;
3. 快速傅立叶变换(FFT): 将时域信号转换为频域谱以便于分析和处理;
4. 梅森滤波器组: 用于减少噪声干扰的频域滤波技术;
5. 识别特征提取: 从过滤后的频谱中提取有助于语音识别的特征参数如梅尔倒谱系数MCCs或线性预测倒谱系数LPCCs等;
6. 声学模型训练: 利用深度学习算法对声学模型进行训练学习,将声音特征映射到相应的文本字符或单词序列上;
7. 解码器和语言建模: 根据训练的声学模型和语言模型生成最可能的文本输出结果并对解码过程进行优化调整提升准确度及可理解性;
8. 后处理模块: 包括降噪、音调标注以及词汇切分等功能进一步提升输出的语义连贯性和自然程度。