Siri 、Alexa 等虚拟助手的出现，让自动语音识别系统得到了更广泛的运用与发展。自动语音识别(ASR)是一种将口语转换为文本的过程。该技术正在不断应用于即时通讯应用程序、搜索引擎、车载系统和家庭自动化中。尽管所有这些系统都依赖于略有不同的技术流程，但这些所有系统的第一步都是相同的：捕获语音数据并将其转换为机器可读的文本。
智能翻译机和智能音箱是人工智能语音行业里受消费者青睐的语音产品。我们以智能翻译机为例。随着我国出入境的人数越来越多，智能翻译机的应用领域越来越多。边检口、海关口、机场、中医院、公安项目、出去旅行、学习、洽谈商务等都能用到。智能翻译机看似小巧玲珑但是功能强大，大小和智能手机差不多。智能翻译机是一款集语音识别、语音合成、图像识别、离线翻译以及四麦克风阵列等多项人工智能技术于一体的智能语音产品。
云集智能翻译机可以进行72种语言互译，支持语种覆盖近百个地区和国家，支持离线翻译，拍照翻译、语音翻译、录音翻译、文本翻译等多种翻译模式。翻译精准稳，可以媲美专业的翻译员，就算是拿着它与外国人进行交流沟通就如同是自己与他人正常的交流沟通，秒级响应速度，在交流的时候完全没有任何等待的尴尬。
如此智能化、多样化的智能翻译机，它的语音识别原理是什么呢？我们知道自动语音识别看起来如下：音频数据输入，文本数据输出。但是，从输入到输出，音频数据需要变成机器可读的数据。这意味着数据通过声学模型和语言模型进行发送。这两个过程是这样的：声学模型确定了语言中音频信号和语音单位之间的关系，而语言模型将声音与单词及单词序列进行匹配。
那么，智能翻译机 ASR 系统如何运作，但需要构建什么？关键是数据。建立 ASR 系统：数据的重要性，优秀的 ASR 系统应该具有灵活性。它需要识别各种各样的音频输入（语音样本），并根据该数据做出准确的文本输出，以便做出相应的反应。为实现这一点，ASR 系统需要的数据是标记的语音样本和转录形式。ASR 系统需要大量的音频数据。为什么？因为语言很复杂。对同一件事有很多种讲述方式，句子的意思会随着单词的位置和重点而改变。还考虑到世界上有很多不同的语言，在这些语言中，发音和单词选择可能会因地理位置和口音等因素而不同。
ASR 技术已融身于社会。虚拟助手、车载系统和家庭自动化都让日常生活更加便利，应用范围也可能扩大。随着越来越多的人接纳这些服务，技术将进一步发展。智能翻译机也必然会越来越智能化、便捷化。
