В программах для преобразования голоса в текст применяются, например, такие алгоритмы:

• Анализ сигнала. 1 Система получает голосовой сигнал, записывает и посылает на сервер. 1 Сервер очищает сигнал от шумов и помех, затем делит запись на фонемы — фрагменты длиной до 25 миллисекунд. 1 Каждый фрагмент пропускается через акустическую модель, которая определяет, какие именно звуки произнесены. 1
• Расшифровка аудио. 1 Речевые фрагменты записи сравнивают с эталонными произношениями слогов и слов из акустической модели. 1 Система использует машинное обучение, чтобы подобрать фонетические варианты произнесённых слов и определить их контекст. 1
• Преобразование речи в текст. 1 С помощью языковой модели алгоритм определяет порядок слов и подбирает нераспознанные слова по контексту. 1 Полученная информация поступает в декодер, который объединяет данные от акустической и языковой моделей и преобразует их в текст. 1

Также для преобразования текста в голос используются, например, такие алгоритмы:

• Синтез на основе формант. 4 Использует математические модели для создания звуков. 4 Форманты — это резонансные частоты, которые определяют характерные звуки речи. 4 Этот метод позволяет создавать более естественные и разнообразные голоса, но требует значительных вычислительных ресурсов. 4
• Конкатенативный синтез. 4 Основывается на соединении заранее записанных фрагментов речи. 4 Эти фрагменты могут быть словами, слогами или даже фонемами. 4 Основное преимущество этого метода — высокая естественность звучания, так как используются реальные записи человеческой речи. 4
• Статистическое параметрическое моделирование. 4 Использует статистические модели для генерации речи. 4 Одним из наиболее известных подходов является использование скрытых марковских моделей (Hidden Markov Models, HMM). 4 Эти модели обучаются на больших объёмах данных и могут генерировать речь, которая звучит довольно естественно. 4