人工智能语音转文字（Automatic Speech Recognition, ASR）是一项关键技术，它允许计算机系统将口头语言转化为书面文本形式。这一过程涉及以下几个关键步骤和技术：
语音信号预处理：
- 首先，原始语音信号经过采样、降噪、分帧、加窗等预处理步骤，以便后续分析。
特征提取：
- 对预处理后的语音信号进行特征提取，常见的特征包括MFCC（梅尔频率倒谱系数）、PLP（感知线性预测）或者更现代的深度学习特征，这些特征能够捕捉语音信号的关键信息。
模型识别：
- 使用机器学习尤其是深度学习模型对特征进行识别。传统的基于统计模型的方法如隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）结合混合高斯模型（Gaussian Mixture Model, GMM）曾被广泛应用，而近年来端到端的深度神经网络模型如循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）、长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）及Transformer架构等已经取代了传统方法，显著提升了语音识别的准确率。
解码：
- 解码器将模型输出的概率分布序列转化为最可能的文字序列。对于现代的端到端模型，这一步往往是在模型内部完成的，例如CTC（Connectionist Temporal Classification）损失函数或 attention-based seq2seq 模型的 beam search 等策略。
后处理：
- 输出的初步文本可能包含拼写错误、语法错误或不完整，因此还需要进行语言模型集成、词典约束下的解码优化等后处理步骤，以提升最终转写的准确度和连贯性。
实时处理与流式识别：
- 实时语音转文字要求系统能连续不断地接收音频流并快速产出文本，这对模型的响应速度和在线学习能力提出了更高的要求。
目前，诸如Google、Amazon、IBM、阿里云等大公司都提供了商业级的语音转文字服务，这些服务背后的技术不断进步，已经在很多实际场景下取得了良好的效果，比如会议记录、视频字幕生成、实时聊天转文字等等。同时，随着硬件加速和边缘计算的发展，语音转文字的应用越来越广泛且便捷。
