# 单元简介

在本节中，我们将探讨如何使用 Transformers 将语音转换为文本，这一任务被称为 _语音识别_。

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    <img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface-course/audio-course-images/resolve/main/asr_diagram.png" alt="语音到文本的示意图">
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语音识别，也称为自动语音识别（ASR）或语音转文本（STT），是最受欢迎和令人兴奋的语音处理任务之一。
它广泛应用于包括口述、语音助手、视频字幕和会议记录在内的多种应用中。

您可能在不知不觉中多次使用过语音识别系统，比如说您智能手机中的数字助手（Siri、Google Assistant、Alexa）！
当您使用这些助手时，它们首先要做的就是将您的语音转写为书面文本，准备用于各种下游任务（比如为您查询天气预报 🌤️）。

试试下面的语音识别 demo。您可以使用麦克风录制自己的声音，或拖放音频样本文件进行转写：

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语音识别是一项具有挑战性的任务，它需要对音频和文本都有所了解。输入的音频可能有很多背景噪音，并且可能由具有各种口音的说话人发出，这使得从中识别出语音变得困难。
书面文本可能包含无声音的字符，如标点符号，这些信息仅从音频中推断很困难。这些都是我们在构建有效的语音识别系统时必须克服的障碍！

现在我们已经定义了我们的任务，我们可以开始更详细地研究语音识别。通过本单元的学习，您将对各种可用的预训练语音识别模型有一个良好的基本理解，并了解如何通过 🤗 Transformers 库使用它们。
您还将了解对一个领域或某种特定语言微调 ASR 模型的过程，使您能够为遇到的任何任务构建一个高效的系统。您将能够向您的亲朋好友现场演示您的模型，一个能够将任何语音转换为文本的模型！

具体而言，我们将介绍：

* [语音识别的预训练模型](asr_models)
* [选择数据集](choosing_dataset)
* [语音识别的评价指标](evaluation)
* [微调语音识别模型](fine-tuning)
* [创建 demo](demo)
* [实战练习](hands_on)


<EditOnGithub source="https://github.com/huggingface/audio-transformers-course/blob/main/chapters/zh-CN/chapter5/introduction.mdx" />