ASR 是 Automatic Speech Recognition 的缩写，中文通常称为 自动语音识别。
从技术角度讲，ASR 的核心目标是：
把人类说的语音信号，自动转换成可读、可处理的文字。
一、ASR 在做什么（本质）
ASR 解决的是三个连续问题：
听清楚你说了什么
- 输入是连续的音频波形（麦克风采集）
- 包含噪声、口音、语速变化、停顿等复杂因素
理解这些声音对应哪些词
- 将声音特征映射为音素、字、词
- 例如：
音频 → “我 / 想 / 开 / 会”
输出结构化文本
- 生成最终文字结果
- 可进一步用于搜索、总结、翻译、分析等
二、ASR 的典型应用场景
在工程实践中，ASR 是很多系统的“入口能力”：
- 会议实时转写
- 视频 / 直播字幕
- 语音助手（唤醒后第一步）
- 客服录音转文字
- 法庭、医疗、访谈记录
- 语音输入法
三、ASR 的基本技术架构（从传统到现代）
1. 传统 ASR（已基本淘汰）
早期系统采用三段式结构：
- 声学模型（HMM + GMM）
- 发音词典
- 语言模型（N-gram）
特点：
- 规则复杂
- 维护成本高
- 对口音、噪声非常敏感
2. 现代 ASR（主流）
目前几乎全部基于 深度学习 + 端到端模型：
常见模型路线：
- CTC（Connectionist Temporal Classification）
- Attention-based Encoder-Decoder
- Transducer（RNN-T）
- Transformer / Conformer
典型流程：
音频 → 特征提取（Mel / FBank）
→ 编码器（Transformer / Conformer）
→ 解码器
→ 文本
优点：
- 不需要显式词典
- 泛化能力强
- 更适合实时与多语言场景
四、ASR 解决不了什么（边界）
ASR 只负责“听写”，不负责：
- 谁在说话（这是 Speaker Diarization / 说话人分离）
- 说话的含义（这是 NLP / LLM）
- 情绪、态度（这是情感识别）
在会议系统中，通常是组合能力：
音频
├─ ASR（转文字）
├─ 说话人分离（谁说的）
└─ NLP / LLM（总结、要点、行动项）
五、常见的开源 ASR 项目（工程视角）
如果你考虑落地或实验：
- Whisper（OpenAI，效果好，延迟偏高）
- Whisper.cpp（C++ 实时优化版）
- Vosk（轻量、可实时）
- Kaldi（传统但可控）
- FunASR（阿里，中文友好）
- WeNet（工业级）
六、总结
ASR 是你“实时会议记录 + 多人讨论系统”的第一块基石。
后面你遇到的“无法区分谁在说话”，并不是 ASR 的问题，而是 缺少说话人识别 / 分离模块。
建议你的学习步骤是：
- ASR
- 说话人分离
- 准实时会议转写
