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语音是人类自然沟通的重要方式。自从计算机诞生以来，人们一直致力于让机器能够“听懂”人类的语言，并正确理解其中的含义。我们期望像科幻电影中的智能机器人一样，能够在语音交流中准确理解我们的意图。语音识别技术将这一梦想变为现实。这项技术就像“机器的听觉系统”，通过识别和理解，将语音信号转化为相应的文本或命令。

语音识别技术，又称为自动语音识别（Automatic Speech Recognition，简称 ASR），旨在将人类语音中的词汇内容转化为计算机可以识别的输入，如按键、二进制编码或字符序列。语音识别技术不仅涉及声学、语音学、语言学、信息理论、模式识别理论和神经生物学等多个领域，而且正在成为计算机信息处理技术的关键部分。

语音识别技术的发展

语音识别技术的研究始于20世纪50年代，1952年贝尔实验室开发出一个能够识别十个孤立数字的系统。到了20世纪60年代，美国卡耐基梅隆大学的Reddy等人开始研究连续语音识别，但进展缓慢。1969年，贝尔实验室的Pierce J甚至认为语音识别在短期内无法实现。

20世纪80年代，以隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）为代表的统计模型方法逐渐成为语音识别领域的主流。HMM模型能够很好地描述语音信号的短期平稳特性，并将声学、语言学和句法等知识整合到统一框架中。在此期间，卡耐基梅隆大学的李开复研发了SPHINX系统，采用了GMM-HMM框架，其中GMM（高斯混合模型）用于建模语音的观察概率，HMM用于建模语音的时间序列。

20世纪80年代末期，人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）成为语音识别的一个研究方向，但浅层神经网络的表现并未超越GMM-HMM模型。直到20世纪90年代，基于GMM-HMM声学模型的区分性训练准则和模型自适应方法的提出，使得语音识别进入了一个小高潮。剑桥大学发布的HTK开源工具包进一步降低了研究门槛。然而，接下来十年里，语音识别的研究进展相对有限，基于GMM-HMM框架的系统仍未能达到实用化水平。

2006年，Hinton提出使用受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM）对神经网络节点进行初始化，从而引入了深度置信网络（Deep Belief Network，DBN）。DBN解决了深度神经网络训练过程中的局部最优问题，开启了深度学习的新时代。2009年，Hinton和他的学生Mohamed D将DBN应用于语音识别的声学建模，并在TIMIT这样的小词汇量连续语音识别数据库上取得了成功。