1. 背景介绍
1.1 人工智能的崛起
随着计算机技术的飞速发展，人工智能（AI）已经成为了当今科技领域的热门话题。从自动驾驶汽车到智能家居，AI已经渗透到了我们生活的方方面面。在这个过程中，语音识别与合成技术作为人工智能的重要组成部分，为AI赋予了更自然的交互体验。
1.2 语音识别与合成的重要性
语音识别与合成技术在人工智能领域的重要性不言而喻。通过将人类的语音转化为计算机可以理解的文本，以及将计算机生成的文本转化为人类可以理解的语音，这两项技术极大地提高了人机交互的便捷性和自然性。特别是在AI导购模型中，语音识别与合成技术的应用可以让用户更加轻松地与AI导购助手进行交流，从而提高用户体验。
2. 核心概念与联系
2.1 语音识别
语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）是指将人类的语音信号转化为计算机可以理解的文本的过程。语音识别技术的发展经历了从基于模板匹配的方法到基于统计建模的方法的演变，目前主流的语音识别技术是基于深度学习的方法。
2.2 语音合成
语音合成（Text-to-Speech, TTS）是指将计算机生成的文本转化为人类可以理解的语音信号的过程。语音合成技术的发展经历了从基于规则的方法到基于统计建模的方法的演变，目前主流的语音合成技术是基于深度学习的方法。
2.3 语音识别与合成的联系
语音识别与合成技术在很多方面具有相似性，例如它们都需要对语音信号进行特征提取，都需要建立模型来描述语音信号与文本之间的映射关系。因此，这两项技术在很多方面可以相互借鉴和促进。
3. 核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解
3.1 语音识别的核心算法原理
3.1.1 特征提取
语音识别的第一步是对语音信号进行特征提取。常用的特征提取方法有梅尔频率倒谱系数（MFCC）和滤波器组（Filter Bank）等。这些特征可以有效地表示语音信号的频谱特性，为后续的建模提供有用的信息。
3.1.2 建模
语音识别的核心任务是建立一个模型，用于描述语音信号与文本之间的映射关系。传统的语音识别方法主要是基于隐马尔可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）的方法。近年来，随着深度学习技术的发