语音识别融合多种先进算法，以下是其核心算法介绍：
基于深度学习的声学模型算法端到端模型：连接时序分类（CTC）算法简化了传统语音识别复杂流程，直接将语音特征序列映射到文本序列，无需单独定义声学单元和状态对齐；基于注意力机制（Attention）的Seq2Seq模型，能自动学习语音和文本间对齐关系，有效捕捉长序列依赖信息，提升识别准确率。混合模型：结合双向长短时记忆网络（BLSTM）和卷积神经网络（CNN）。BLSTM处理序列数据时能考虑前后文信息，CNN可有效提取语音局部特征，两者结合发挥各自优势，增强模型对语音特征的捕捉能力。语言模型算法神经网络语言模型：如基于长短期记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）的语言模型，能更好处理长距离依赖关系，学习到更复杂的语言模式和语义信息，使识别结果更符合语言表达习惯。预训练语言模型：借助大规模无监督语料预训练，像BERT等模型获取通用语言知识，再针对语音识别任务微调，可显著提升语言模型性能。特征提取算法梅尔频率倒谱系数（MFCC）：模拟人类听觉系统对不同频率声音感知特性，将语音信号转换为一组具有区分性的特征参数，广泛用于语音识别特征提取。感知线性预测（PLP）：考虑人类听觉感知特性，对语音信号进行线性预测分析，提取反映语音频谱特征的参数，在嘈杂环境下能有效提升识别效果。模型优化算法模型剪枝：去除模型中对输出结果影响小的连接或神经元，减少模型参数数量和计算量，加快推理速度，降低资源消耗。量化：将模型参数从高精度数据类型转换为低精度类型，减少内存占用和计算复杂度，同时尽量保持模型性能。知识蒸馏：用大模型（教师模型）指导小模型（学生模型）训练，让学生模型学习教师模型知识和特征表示，在保证一定性能前提下显著减小模型规模。