DFCNN使用大量的卷積直接對整句語音信號進行建模，主要借鑒了圖像識別的網絡配置，每個卷積層使用小卷積核，并在多個卷積層之后再加上池化層，通過累積非常多卷積池化層對，從而可以看到更多的歷史信息。2018年，阿里提出LFR-DFSMN（LowerFrameRate-DeepFeedforwardSequentialMemoryNetworks）。該模型將低幀率算法和DFSMN算法進行融合，語音識別錯誤率相比上一代技術降低20%，解碼速度提升3倍。FSMN通過在FNN的隱層添加一些可學習的記憶模塊，從而可以有效的對語音的長時相關性進行建模。而DFSMN是通過跳轉避免深層網絡的梯度消失問題，可以訓練出更深層的網絡結構。2019年，百度提出了流式多級的截斷注意力模型SMLTA，該模型是在LSTM和CTC的基礎上引入了注意力機制來獲取更大范圍和更有層次的上下文信息。其中流式表示可以直接對語音進行一個小片段一個小片段的增量解碼；多級表示堆疊多層注意力模型；截斷則表示利用CTC模型的尖峰信息，把語音切割成一個一個小片段，注意力模型和解碼可以在這些小片段上展開。在線語音識別率上，該模型比百度上一代DeepPeak2模型提升相對15%的性能。開源語音識別Kaldi是業界語音識別框架的基石。
實時語音識別就是對音頻流進行實時識別。江西語音識別模塊
中國科學院聲學所成為國內shou個開始研究計算機語音識別的機構。受限于當時的研究條件，我國的語音識別研究在這個階段一直進展緩慢。放開以后，隨著計算機應用技術和信號處理技術在我國的普及，越來越多的國內單位和機構具備了語音研究的成熟條件。而就在此時，外國的語音識別研究取得了較大的突破性進展，語音識別成為科技浪潮的前沿，得到了迅猛的發展，這推動了包括中科院聲學所、中科院自動化所、清華大學、中國科技大學、哈爾濱工業大學、上海交通大學、西北工業大學、廈門大學等許多國內科研機構和高等院校投身到語音識別的相關研究當中。大多數的研究者將研究重點聚焦在語音識別基礎理論研究和模型、算法的研究改進上。1986年3月，我國的"863"計劃正式啟動。"863"計劃即國家高技術研究發展計劃，是我國的一項高科技發展計劃。作為計算機系統和智能科學領域的一個重要分支。語音識別在該計劃中被列為一個專項研究課題。隨后，我國展開了系統性的針對語音識別技術的研究。因此，對于我國國內的語音識別行業來說，"863"計劃是一個里程碑，它標志著我國的語音識別技術進入了一個嶄新的發展階段。但是由于研究起步晚、基礎薄弱、硬件條件和計算能力有限。江西語音識別字隨著語音識別技術在未來的不斷發展，語音識別芯片的不敢提高，給我們的生活帶來了更大的便利和智能化。
什么是語音識別？語音識別(AutomaticSpeechRecognition,ASR)：通俗地講語音識別就是將人類的聲音信號轉化為文字或者指令的過程。語音識別以語音為研究對象，它是語音信號處理的一個重要研究方向，是模式識別的一個分支。語音識別的研究涉及微機技術、人工智能、數字信號處理、模式識別、聲學、語言學和認知科學等許多學科領域，是一個多學科綜合性研究領域。語音識別基本原理語音識別系統基本原理：其中：預處理模塊濾除原始語音信號中的次要信息及背景噪音等，包括抗混疊濾波、預加重、模/數轉換、自動增益控制等處理過程，將語音信號數字化；特征提取模塊對語音的聲學參數進行分析后提取出語音特征參數，形成特征矢量序列。特征提取和選擇是構建系統的關鍵，對識別效果極為重要。由于語音信號本質上屬于非平穩信號，目前對語音信號的分析是建立在短時平穩性假設之上的。在對語音信號作短時平穩假設后，通過對語音信號進行加窗，實現短時語音片段上的特征提取。這些短時片段被稱為幀，以幀為單位的特征序列構成語音識別系統的輸入。由于梅爾倒譜系數及感知線性預測系數能夠從人耳聽覺特性的角度準確刻畫語音信號，已經成為目前主流的語音特征。為補償幀間假設。
導致我國的語音識別研究在整個20世紀80年代都沒有取得學術成果，也沒有開發出具有優良性能的識別系統。20世紀90年代，我國的語音識別研究持續發展，開始逐漸地緊追國際水平。在"863"計劃、國家科技攻關計劃、國家自然科學基金的支持下，我國在中文語音識別技術方面取得了一系列研究成果。21世紀初期，包括科大訊飛、中科信利、捷通華聲等一批致力于語音應用的公司陸續在我國成立。語音識別企業科大訊飛早在2010年，就推出了業界中文語音輸入法，移動互聯網的語音應用。2010年以后，百度、騰訊、阿里巴巴等國內各大互聯網公司相繼組建語音研發團隊，推出了各自的語音識別服務和產品。在此之后，國內語音識別的研究水平在之前建立的堅實基礎上，取得了突飛猛進的進步。如今，基于云端深度學習算法和大數據的在線語音識別系統的識別率可以達到95%以上。科大訊飛、百度、阿里巴巴都提供了達到商業標準的語音識別服務，如語音輸入法、語音搜索等應用，語音云用戶達到了億級規模。人工智能和物聯網的迅猛發展，使得人機交互方式發生重大變革，語音交互產品也越來越多。國內消費者接受語音產品也有一個過程，開始的認知大部分是從蘋果Siri開始。信號處理和特征提取可以視作音頻數據的預處理部分，一般來說，一段高保真、無噪聲的語言是非常難得的。
聽到人類聽不到的世界。語音識別的產業歷程語音識別這半個多世紀的產業歷程中，其有三個關鍵節點，兩個和技術有關，一個和應用有關。，開發了個基于模型的語音識別系統，當時實現這一系統。雖然混合高斯模型效果得到持續改善，而被應用到語音識別中，并且確實提升了語音識別的效果，但實際上語音識別已經遭遇了技術天花板，識別的準確率很難超過90%。很多人可能還記得，都曾經推出和語音識別相關的軟件，但終并未取得成功。第二個關鍵節點是深度學習被系統應用到語音識別領域中。這導致識別的精度再次大幅提升，終突破90%，并且在標準環境下逼近98%。有意思的是，盡管技術取得了突破，也涌現出了一些與此相關的產品，但與其引起的關注度相比，這些產品實際取得的成績則要遜色得多。剛一面世的時候，這會對搜索業務產生根本性威脅，但事實上直到的面世，這種根本性威脅才真的有了具體的載體。第三個關鍵點正是出現。
不使用訓練的系統被稱為“說話者無關”系統。江西語音識別字
將語音片段輸入轉化為文本輸出的過程就是語音識別。江西語音識別模塊
LSTM通過輸入門、輸出門和遺忘門可以更好的控制信息的流動和傳遞，具有長短時記憶能力。雖然LSTM的計算復雜度會比DNN增加，但其整體性能比DNN有相對20%左右穩定提升。BLSTM是在LSTM基礎上做的進一步改進，考慮語音信號的歷史信息對當前幀的影響，還要考慮未來信息對當前幀的影響，因此其網絡中沿時間軸存在正向和反向兩個信息傳遞過程，這樣該模型可以更充分考慮上下文對于當前語音幀的影響，能夠極大提高語音狀態分類的準確率。BLSTM考慮未來信息的代價是需要進行句子級更新，模型訓練的收斂速度比較慢，同時也會帶來解碼的延遲，對于這些問題，業屆都進行了工程優化與改進，即使現在仍然有很多大公司使用的都是該模型結構。圖像識別中主流的模型就是CNN，而語音信號的時頻圖也可以看作是一幅圖像，因此CNN也被引入到語音識別中。要想提高語音識別率，就需要克服語音信號所面臨的多樣性，包括說話人自身、說話人所處的環境、采集設備等，這些多樣性都可以等價為各種濾波器與語音信號的卷積。而CNN相當于設計了一系列具有局部關注特性的濾波器，并通過訓練學習得到濾波器的參數，從而從多樣性的語音信號中抽取出不變的部分。江西語音識別模塊