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基于人工神经网络的语音识别技术研究进展

在过去的几十年中，语音识别技术一直受到了学术界和商业领

域的广泛关注。随着人工智能技术的迅猛发展，基于人工神经网

络的语音识别技术逐渐成为了主流。本文将探讨基于人工神经网

络的语音识别技术的研究进展。

第一部分：人工神经网络的发展历程

人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，简称ANN）最初的

雏形可以追溯到1943年，当时神经生理学家WarrenS.McCulloch

和数学家WalterPitts发表了一篇题为“Alogicalcalculusoftheideas

immanentinnervousactivity”的论文，提出了一个模拟神经元输入

输出的简单模型。随后，学者们又陆续提出了很多列为ANN之母

的模型，如感知机、反向传播神经网络等，这些模型逐渐演化为

现代神经网络。

在语音识别领域，基于神经网络的语音识别技术首次被广泛应

用是在20世纪90年代初期。当时，由ATTBellLaboratories开

发的Sphinx语音识别系统采用了反向传播神经网络（Back

PropagationNeuralNetwork,BPNN）作为其核心技术，使得识别率

得到了大幅提升。

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第二部分：基于神经网络的语音识别技术现状

近年来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的语音识别

技术也得到了显著提升。目前，主流的语音识别模型包括深度前

馈神经网络（DeepFeedforwardNeuralNetwork，简称DFNN）、

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）、循

环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，简称RNN）以及它们的

各种变体。

DFNN是最简单的神经网络模型，常用于声学建模环节。在声

学建模中，DFNN通常用于将语音信号映射到声学特征上。CNN

一般用于在声学特征上再进行特征提取，以及进行语音端点检测

等应用。RNN则广泛用于语音识别中的语言建模环节，以便更好

地处理语音信号的上下文信息。

除了上述主流模型外，还有很多具备各自特点的模型，如带有

门控机制的神经网络（GatedNeuralNetwork）和自注意力模型

（Self-AttentionModel）等。这些模型都致力于提高语音识别的精

度。

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第三部分：人工神经网络与传统语音识别技术的比较

人工神经网络相对于传统语音识别技术具备以下优点：

1.具有自适应性：传统语音识别模型需要根据输入语音的声学

特征进行特征工程，而人工智能能够自行提取有效的特征，因此

在模型训练方面更为高效。

2.具有高精度：人工神经网络能够有效地捕获语音信号中的特

征，因此能够更准确地将其转化为文本。

3.可扩展性强：人工神经网络能够应对不同场景、各种语气、

口音等复杂情况，因此具有强大的扩展性。

但是，人工神经网络也存在一些缺点，如需要庞大的训练集和

硬件设备支持等。

结语

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在全球半导体缺货和人才不足的背景下，人工神经网络的语音

识别技术的研究进展依然