语音识别关键技术发展史

语音识别技术自20世纪50年代起发展至今，经历了多个阶段。早期的基于模板匹配的方法受限于发音人、环境和设备差异，准确性有限。随着统计模型和深度学习的引入，如隐马尔可夫模型（HMM）、深度神经网络（DNN）和长短时记忆网络（LSTM），语音识别性能大幅提升。近年来，端到端的深度学习模型如循环神经网络（RNN）和Transformer架构进一步推动了语音识别技术的发展，使其在多种场景下实现高精度和实时性。未来，随着计算能力的提升和算法优化，语音识别技术将在更多领域发挥重要作用。