第24篇：AI技术实战：基于深度学习的语音识别系统

概念讲解

语音识别（ASR）

语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）是将语音信号转换为文本的技术。它广泛应用于智能助手（如Siri、Alexa）、语音转文字软件、语音控制设备等领域。随着深度学习的发展，语音识别的准确率和效率得到了显著提升。

深度学习在语音识别中的应用

深度学习，尤其是循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），已经成为语音识别的核心技术。常见的深度学习模型包括：

1. 循环神经网络（RNN）：特别适合处理序列数据，能够捕捉语音信号中的时间依赖性。

2. 长短期记忆网络（LSTM）：解决了传统RNN的梯度消失问题，能够更好地处理长序列数据。

3. 门控循环单元（GRU）：简化了LSTM的结构，提高了训练效率。

4. 卷积神经网络（CNN）：用于提取语音信号的局部特征。

5. Transformer：通过自注意力机制处理