语音识别，这一神奇的技术，将我们的口述化为文字，划分为离线与实时在线两大应用场景。离线语音识别，如会议记录和音频分析，注重稳定性和准确性；而实时在线则应用于语音输入和智能家居等，追求即时反应和用户体验。它的核心旅程包括预处理、语音识别的各个环节，如格式转换、特征提取，乃至复杂的场景分析，如语种识别和异常处理。
声音，如同物体的振动交响，人类语音则更为复杂，由基频和谐波交织而成。预处理阶段是关键，通过快速傅立叶变换（FFT），将冗长而信息稀疏的原始音频转化为模型可处理的输入，形滤波器在此过程中负责低频提取，消除高频噪声，如将3秒、8千赫兹的音频转化为350个特征点，每点40维。
业界翘楚Kaldi，以C++编写的规范预处理流程闻名，早于Tensorflow。然而，语音识别的标注工作却充满挑战，公开数据集稀缺，导致模型性能高但难以大规模工业应用。传统方法将语音分解为声学模型（音素）和语言模型，虽然速度较快，但精度较低。
转折点在2014年，端到端模型横空出世，神经网络直接预测文本，消除了声学和语言模型的中间环节。Transformer ASR借助FBank/MFCC特征，结合编码器-解码器结构和自注意力机制，开启了全新的识别方式。
然而，Transformer在处理局部特征上略显不足，而Conformer则巧妙地融合了Transformer和卷积神经网络（CNN），引入卷积模块以捕捉更丰富的局部特征。TEG AI Lab在此基础上，采用WeNet版Conformer，对卷积层进行了优化并引入了蒸馏和量化技术，打造了业界常用的语音识别工具包WeNet。
2022年，阿里提出Paraformer，一个高效且开源的非自回归模型，其识别效果接近TEG，并且配备了工业级数据。Paraformer的亮点在于生成负样本策略和MWER loss优化，以及并行化解码，显著提升了效率。然而，它在处理长音频时稍显缓慢，实时率上与CTC损失相比有所差距。
服务层面，该技术涵盖了合法判断、模型选择、预处理、异常处理等全面功能，主要依靠Paraformer模型一和二，模型一具备语音检测、识别和标点的三合一功能，而模型二则聚焦于提升热词召回率。预测速度方面，单次处理大约需要1秒处理14秒音频，日处理能力可覆盖2000小时。
微调Paraformer模型时，只需对短音频和对应文字进行标注，通用基础模型便能胜任。要想深入了解，不妨参考Kaldi实战、Conformer论文解读、FFT原理以及58同城的实践案例，同时，《语音识别教程》和《CTC 损失函数介绍》等文章也提供了宝贵的知识资源。
尽管如此，语音识别的方言识别仍有提升空间，如山东威海方言转英文的案例，展示了其在复杂语言环境中的挑战。未来，随着技术的不断进步，我们期待更精准的语音识别体验。
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