自动语音识别：深度学习方法综述

在人类的交流中，使用相同语言进行口语交流是非常普遍的方式。而自动语音识别（ASR）技术则致力于让机器能够理解人类的语音并将其转化为文本，这一领域在过去几十年中受到了广泛的关注，是人机通信中的重要研究方向。

自动语音识别的定义与早期方法

自动语音识别，简单来说，就是把人类的语音识别出来并转化成文字。早期的研究方法主要集中在手动特征提取和一些传统技术上，比如高斯混合模型（GMM）、动态时间规整（DTW）算法以及隐马尔可夫模型（HMM）。这些方法在当时为语音识别技术的发展奠定了基础，但随着技术的进步，它们也逐渐暴露出一些局限性。

深度学习时代的语音识别

近年来，神经网络在语音识别任务中展现出了显著的优势。循环神经网络（RNNs）、卷积神经网络（CNNs）以及最近的Transformer网络等都被应用到了自动语音识别中，并取得了很好的效果。

循环神经网络（RNNs）

RNNs能够对时间序列进行计算，其当前的隐藏状态依赖于之前的所有隐藏状态，适合建模时间序列信号，捕捉输入不同时间步之间的长期和短期依赖关系。在语音识别应用中，输入信号会通过RNN计算出隐藏序列和输出序列。不过，简