语音识别技术发展趋势及其应用

语音识别技术发展趋势及其应用
（一）语音识别技术发展趋势
随着大数据和人工智能技术的快速发展，语音识别技术也在飞速发展。

目前，语音识别技术已经在其发展过程中经历了从传统语音识别技术到基
于深度学习的技术，这一技术的发展趋势是为了更好地满足用户的需求。

1、计算资源升级
随着基于深度学习算法的语音识别技术的发展，计算资源的要求也不
断提高。

为了进一步提高识别的准确率，更大规模的模型训练和更复杂的
算法计算是必不可少的。

更高精度的计算资源有助于拓展认知计算的应用
范围。

2、数据集的开放
对于语音识别技术的发展而言，数据集的开放化是至关重要的。

为了
改善识别准确性，不同语言的语音数据库都将被开放，而计算资源的不断
提高也将进一步提高数据库的质量。

3、多模式特征结合
随着深度学习技术的发展，语音识别技术也将同时支持多种特征融合，比如声学特征和语言特征的结合。

这样可以提高识别的准确率，同时也提
高了识别的灵活性和精确度。

4、非结构化语音识别
随着深度学习的发展，非结构化的语音识别技术也在不断发展，深度
学习模型可以从非结构化的语音信号中提取特征。