引言 伴随人工智能技术不息发展，语音识别技术在各个领域得到广泛应用，为进一步提高语音识别准确性，深度学习变成一种重点方法，本文将介绍如何通过深度学习提高语音识别准确性，并探讨其在实际应用中重点性、前景。
引言
伴随人工智能技术不息发展，语音识别技术在各个领域得到广泛应用，为进一步提高语音识别准确性，深度学习变成一种重点方法，本文将介绍如何通过深度学习提高语音识别准确性，并探讨其在实际应用中重点性、前景。
深度学习与语音识别
深度学习是一种根据神经网络模型人工智能技术，其具有超强非线性拟合本事，近年来，伴随计算资源、数据规模增长，深度学习在语音识别领域应用取得显著进展，通过构建多层神经网络模型，可以更好地捕捉语音信号中复杂特征、模式。
一、根据卷积神经网络语音识别
卷积神经网络〔Convolutional Neural Networks, CNN〕是一种广泛应用于图像处理领域深度学习模型，近年来，研究人员尝试将CNN应用于语音信号处理中，并取得良好效果，传统递归神经网络〔Recurrent Neural Networks, RNN〕虽说能够处理时序数据，但在处理长时序列时存在梯度消失或爆炸难题，而CNN可以通过局部连接、权值共享方法有效地搞定这一难题。
1.1 根据卷积神经网络特征提取
利用CNN实行特征提取是当下主流方法，通过对输入音频信号实行卷积操作，在不同尺度上提取音频特征表示，并将其送入后续分类器中完成到底输出预测任务。
1.2 根据卷积神经网络声音分类
利用预训练好声学模型对输入音频片段实行分类，在此过程中可以采用多种损失函数来改良整个系统性能。
二、根据循环神经网络语音识别
循环神经网络〔Recurrent Neural Networks, RNN〕是一种特殊前馈人工神经网络结构，在处理序列数据方面具有独特优点。
2.1 根据循环神经网络声音建模
运用RNN作为声学建模基石框架，在训练过程中须要特别注意避免梯度消失或爆炸难题发生。
2.2 长短期记忆单元与门控循环单元应用
针对上述难题可以引入长短期记忆单元〔Long Short-Term Memory, LSTM〕或者门控循环单元〔Gated Recurrent Unit, GRU〕，这两种结构都具备更好记忆本事、收敛速度。
三、端到端直接序列建模方法
为简化系统架构并进一步提高准确率，研究者们提出一种端到端直接序列建模方法。
3.1 运用长短时记忆单位构建端到端模型
这种方法不再依赖预训练好声学模型而是直接从原始音频片段出发经过LSTM等结构完成到底文本输出任务。
四、注意力机制在语音识别中应用
注意力机制能够使系统更加关着重点信息从而提升整体性能表现。
4.1 注意力机制增强语义理解本事
通过引入注意力机制使得模型能够动态地调整对不同时间步信息看重层次从而更好地理解输入内容真实含义。
结论与展望
笔者所述，在不息发展AI领域中如何利用先进人工智能技术如深度学习来实行更高效精准地处理自然语言是一个值得探讨话题；而针对上述几种具体方案也都有其适用场景及优缺点之处；将来还可以探索更多创新思路以期达到更佳效果；同时对于实际工程落地来说还须要充分探究本钱效益比等因素做出合理选择与部署策略；希望本文能够为相关研究者供应参考价值并促进该领域继续向前迈进！
