深度学习在语音识别中的算法、应用、数据集、行业分析_构建基于深度学习的识别数据集的行业认知-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_37572875/article/details/77899491

本文详细探讨了深度学习在语音识别中的应用，包括DNN-HMM、RNN-CTC等算法，以及在智能家居、移动端、内容监管、医疗和社交领域的广泛应用。同时，介绍了关键的语音识别数据集，并分析了智能语音技术的市场趋势，指出科技巨头和初创公司在产业链中的布局，预示着商业模式的变革。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

0 语音识别概述 1
1 语音识别的算法 2
1.1.1 DNN-HMM 2
1.1.2 RNN-CTC 3
1.1.4FSMN 3
1.1.5 LSTM-DNN电话交谈语音识别 3
1.1.6Android科大讯飞语音识别源码及API下载 3
2. 语音识别的应用场景 4
2.1语音识别的智能家居框架 4
2.2移动端的使用 5
2.3内容监管上的运用 6
2.3.1 语音识别技术应用之音频切分和分类技术 6
2.3.2 语音识别技术应用之音频模板匹配技术 6
2.3.3 语音识别技术应用之节目的自动发现技术 7
2.4 语音导航系统 7
2.4.1 语音导航系统构架 7
2.5 医疗领域 9
2.6 在社交方面的运用 9
3 语音识别数据集 11
4 语音识别行业分析 12
4.1 智能语音技术取得重大突破，商业化落地成为可能 12
4.2 智能车载、智能家居及可穿戴设备风潮的兴起加速语音技术落地 13
4.3科技巨头，初创公司纷纷从不同维度布局相关产业链 14
4.4 面向物联网的智能语音产业链的形成将引起商业模式的变化 16