语音识别是深度学习在人工智能领域的重要应用之一，通过将音频信号转换为文本，广泛应用于智能助手、语音搜索、客服系统等场景。以下是核心知识点概览：
基本原理 🧠
- 信号处理：音频波形 → 数字信号（如Mel频谱）
- 模型架构：常见使用
CNN+RNN或Transformer结构 - 训练流程：对齐语音与文本 → 优化损失函数（如CTC或Attention）
技术挑战 ⚠️
- 噪声鲁棒性：需处理环境干扰（如
降噪_技术） - 语言模型：结合上下文提升准确性（如
语言模型_应用） - 实时性：端到端模型优化延迟（如
实时_语音识别）
应用场景 🌐
- 智能音箱：如
语音识别_智能家居 - 医疗转录：医生语音 → 病历文本
- 课堂笔记：自动记录教师讲解内容（如
课堂笔记_系统）
了解更多深度学习技术细节 ➡️ 点击探索AI基础概念
语音识别的准确率已突破95%，但仍需持续优化模型泛化能力 📈