2025年智能音箱中的语音识别技术 .pdfVIP

以铜为镜，可以正衣冠；以古为镜，可以知兴替；以人为镜，可以明得失。——《旧唐书·魏征列传》

智能音箱中的语音识别技术

随着人工智能技术的不断发展，智能音箱已经逐渐成为人们生活中不可或缺的

一部分。这种设备可以通过语音识别技术来理解人们的语音指令，并且能够进行有

目的的回应。语音识别技术在智能音箱中的应用不仅仅是一项单一的技术，而是涉

及到多个工程领域的综合运用。

语音信号的处理

智能音箱中的语音信号处理包括语音信号的特征提取、噪声抑制、语音信号增

强和信号重构等。语音信号的特征提取就是将语音信号的频率、功率、语速、形态

等特化信息进行提取，以便于后续的处理。噪声抑制的目的是消除环境中的噪声干

扰，确保语音信号的质量。语音信号增强是在增强语音信号的同时，尽可能地减少

干扰信号的影响。而信号重构则是重新构造一个更为高质量的语音信号。

语音识别算法

基于语音信号的处理，我们可以将常规的语音识别算法分为模板匹配算法、基

于HMM的算法和神经网络算法。其中模板匹配算法利用已有的训练集生成模板，

再通过匹配输入的语音信号与不同模板的相关性来实现语音识别。我们可以利用这

种算法来识别一些基于语音命令的设备控制。HMM算法主要基于概率论和统计学

理论，通过Markov模型建立对语音信号的描述，进而实现语音识别。此外，我们

还可以利用神经网络算法来进行语音识别，通过建立深度神经网络模型对语音信号

进行最大似然估计，并且不断地优化模型权值，以提高语音识别准确率。

语音识别引擎的实现

在实现语音识别技术的过程中，我们必须先搭建一个语音识别引擎。语音识别

引擎的主要工作是将用户输入的语音信号进行处理。目前，市场上主要有三种类型

的语音识别引擎：云端引擎、混合引擎和本地引擎。其中云端引擎需要将语音信号

上传到云端进行识别，然后将识别结果返回给设备；混合引擎则是相对于云端引擎

去留无意，闲看庭前花开花落；宠辱不惊，漫随天外云卷云舒。——《幽窗小记》

来说更加复杂，其中一部分模型在本地，一部分在云端，可以大大减少数据传输量

和响应时间；本地引擎则是完全在本地进行语音识别的方式，但是需要本地设备具

备大量存储容量和更高的计算能力。

总结

智能音箱在语音识别技术的支持下，可以实现很多有趣的功能。不仅可以用来

控制家庭设备的开启和关闭，还可以进行播放音乐、查询天气情况等。随着人工智

能技术的不断发展，语音识别技术也在不断地完善，相信未来智能音箱将会在更多

的领域中得到应用。