深度学习在语音识别中的研究进展综述
深度学习技术在语音识别中的研究与进展
深度学习技术在语音识别中的研究与进展随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习技术在各个领域取得了重大突破。
语音识别作为其中一项关键技术，在近年来也取得了巨大的进展。
本文将探讨深度学习技术在语音识别领域的研究现状以及相关进展。
一、概述语音识别旨在将人类的语言转换为计算机可识别的形式。
长期以来，语音识别一直是人工智能领域的研究热点之一。
传统的语音识别技术主要基于统计模型和人工设计的特征提取算法，但在面对复杂而多变的语音信号时，效果有限。
而随着深度学习技术的崛起，特别是深度神经网络的广泛应用，语音识别领域开始迎来新的机遇。
二、深度学习在语音识别中的应用1. 深度神经网络的构建深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）是深度学习技术在语音识别中的核心应用之一。
DNN通过多层神经元构成的网络实现对语音信号的建模。
其优势在于可以自动地从数据中学习到更高层次的抽象特征，从而提高语音识别的准确率。
2. 卷积神经网络的运用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为深度学习领域的另一项重要技术，也被广泛应用于语音识别中。
CNN通过卷积层、池化层等结构对语音信号进行特征提取，进而实现对语音信号的分类与识别。
相比于传统的手工特征提取方法，CNN在语音识别中取得了更好的表现。
3. 递归神经网络的引入递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）在语音识别中的应用也不可忽视。
RNN通过引入循环结构，可以处理时间序列数据。
语音信号具有时序性，因此RNN在语音识别中有着独特的优势。
通过RNN的使用，可以更好地捕捉语音信号中的时序信息，提高语音识别的准确性。
三、深度学习技术在语音识别中取得的进展1. 识别准确率的提升传统的语音识别技术在面对复杂的语音信号时，准确率通常较低。
而深度学习技术在语音识别中的应用，极大地改善了这一状况。
通过深度神经网络和卷积神经网络等模型的建立，语音识别的准确率显著提高。
基于深度学习的语音识别技术研究综述
基于深度学习的语音识别技术研究综述摘要：语音识别是人工智能领域的重要研究方向之一。
传统的语音识别技术主要基于概率图模型，如隐马尔可夫模型(HMM)。
然而，这些方法在处理复杂语音任务时面临挑战。
近年来，深度学习方法的快速发展为语音识别带来了革命性的进展。
深度学习通过多层神经网络结构和大量标注数据提高了语音识别的准确性和性能。
本文将综述基于深度学习的语音识别技术的发展和应用。
1. 引言语音识别是一项关键技术，广泛应用于语音助手、语音控制和自动语音转换等领域。
传统的语音识别方法需要手工设计特征，然而，这些特征难以捕捉到语音中隐含的丰富信息，导致性能的瓶颈。
深度学习基于神经网络的方法可以自动学习特征，从而解决了传统方法的限制。
2. 深度学习在语音识别中的应用2.1 基本结构深度学习在语音识别中的应用主要基于循环神经网络(RNN)、卷积神经网络 (CNN) 和长短时记忆网络(LSTM)等结构。
RNN和LSTM可以捕捉到时序信息，而CNN则可以提取语音信号的局部特征。
2.2 特征表示深度学习方法通过学习将原始语音信号转换为高级表示，用于语音识别任务。
这些高级表示可以是时间频率图谱、梅尔频率倒谱系数（MFCC）、倒谱包络和深度神经网络特征等。
2.3 训练和优化深度学习模型的训练通常采用反向传播算法以及随机梯度下降等优化算法。
此外，基于深度学习的语音识别还可以使用迁移学习和增量学习等技术来提高训练效果。
3. 数据集和评价指标深度学习方法在语音识别任务中需要大量的标注数据进行训练。
开源的语音数据集如LibriSpeech、TIMIT和Switchboard等为研究者提供了丰富的数据资源。
评价指标主要包括错误率（WER）、准确率（Accuracy）和对齐错误率（Alignment Error Rate）等。
4. 深度学习在语音识别中的挑战尽管深度学习在语音识别任务中取得了显著的进展，但仍面临一些挑战。
首先，缺乏大规模标注数据集限制了模型的性能。
《2024年深度学习相关研究综述》范文
《深度学习相关研究综述》篇一一、引言随着科技的飞速发展，深度学习作为人工智能领域的重要分支，已经成为当前研究的热点。
深度学习以其强大的特征学习和表示学习能力，在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器翻译等多个领域取得了显著的成果。
本文旨在全面综述深度学习的基本原理、发展历程、主要应用以及当前面临的挑战与未来发展趋势。
二、深度学习的基本原理与发展深度学习是基于神经网络的一种机器学习方法，其核心思想是通过构建多层神经网络来模拟人脑的思维方式，实现从原始数据中自动提取高级特征和抽象表示的目的。
深度学习的理论基础主要来源于人工神经网络、统计学和优化理论等学科。
随着硬件技术的进步和计算能力的提升，深度学习的发展经历了从浅层学习到深层学习的过程。
早期的神经网络模型由于计算资源的限制，通常只有几层结构，难以处理复杂的任务。
而随着深度学习算法的改进和计算机性能的飞跃，深度神经网络的层数不断增加，能够更好地处理大规模数据和复杂任务。
三、深度学习的主要应用1. 图像识别：深度学习在图像识别领域取得了显著的成果，如人脸识别、物体检测、图像分类等。
通过训练深度神经网络，可以自动提取图像中的特征，实现高精度的识别效果。
2. 语音识别：深度学习在语音识别领域也取得了重要突破，如语音合成、语音转文字等。
通过构建大规模的语音数据集和复杂的神经网络模型，可以实现高度逼真的语音合成和高效的语音转文字功能。
3. 自然语言处理：深度学习在自然语言处理领域也有广泛的应用，如机器翻译、情感分析、问答系统等。
通过构建语言模型和上下文感知模型，可以有效地理解和生成自然语言文本。
4. 机器翻译：深度学习在机器翻译领域的应用已经取得了巨大的成功。
通过训练大规模的平行语料库和复杂的神经网络模型，可以实现高质量的翻译效果。
四、当前面临的挑战与未来发展趋势尽管深度学习在多个领域取得了显著的成果，但仍面临一些挑战和问题。
首先，深度学习的可解释性仍然是一个亟待解决的问题。
深度学习技术在语音识别中的进展
深度学习技术在语音识别中的进展在当今科技飞速发展的时代，深度学习技术已经成为推动语音识别领域取得重大突破的关键力量。
语音识别，这项曾经看似遥不可及的技术，如今正逐渐融入我们的日常生活，为我们带来前所未有的便捷和智能化体验。
曾经，语音识别面临着诸多挑战。
早期的语音识别系统准确性低，对环境噪音敏感，而且只能识别有限的词汇和特定的语音模式。
然而，随着深度学习技术的引入，这一局面发生了根本性的改变。
深度学习技术为语音识别带来的首要突破在于特征提取的改进。
传统方法中，手工设计的特征往往无法充分捕捉语音信号中的复杂信息。
而深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），能够自动从大量的语音数据中学习到更具代表性和区分性的特征。
这些模型可以处理语音信号的时域和频域特征，捕捉语音中的细微变化和长期依赖关系。
其中，循环神经网络及其变体，如长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），在处理序列数据方面表现出色。
它们能够记住语音信号中的历史信息，从而更好地预测下一个语音单元。
这使得语音识别系统在处理连续的语音流时更加准确和流畅。
另外，深度神经网络（DNN）在声学模型的构建中也发挥了重要作用。
声学模型用于将语音信号转换为声学特征，并预测对应的音素或音节。
通过使用大规模的训练数据和强大的 DNN 架构，声学模型的性能得到了显著提升。
同时，语言模型的改进也为语音识别的准确性做出了贡献。
基于深度学习的语言模型能够学习到语言的统计规律和语义关系，从而更好地预测语音中的词汇和语句。
深度学习技术还使得语音识别系统能够适应不同的口音、语速和说话风格。
通过在大规模、多样化的数据集上进行训练，模型学习到了各种语音变化的模式，从而提高了对不同说话者的泛化能力。
这意味着无论你来自哪里，说什么样的方言，语音识别系统都能更准确地理解你的话语。
在实际应用中，深度学习技术的发展使得语音识别在智能手机、智能音箱、语音客服等领域得到了广泛的应用。
基于深度学习的语音识别技术综述
基于深度学习的语音识别技术综述第一章引言语音识别技术是指通过计算机对人类语音进行自动识别和转化的技术。
它在智能语音助手、语音翻译、自动语音识别等领域发挥着重要作用。
基于深度学习的语音识别技术由于其出色的性能表现和灵活性，近年来得到了广泛的研究和应用。
本文将对基于深度学习的语音识别技术进行综述，分析其原理、方法和应用现状。
第二章传统语音识别技术传统的语音识别技术主要基于统计建模，如隐马尔可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）。
这些方法在一定程度上能够实现语音识别的功能，但由于其复杂度和限制性，仍存在一些问题，如模型复杂度高、优化难度大等。
第三章深度学习基础深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟神经网络的结构和功能来实现学习和决策。
其中，深度神经网络（DNN）是深度学习的核心模型之一，其通过多层网络结构进行特征学习和模式识别。
此外，还有循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）等深度学习模型。
第四章基于深度学习的语音识别技术4.1 声学建模声学建模是语音识别的关键环节之一，它是通过深度神经网络对声音信号进行特征提取和模式建模。
通过训练深度神经网络模型，可以获取声学特征，并用于识别和分类任务中。
4.2 语言模型语言模型是对语言规则和语义信息的建模，用于增强语音识别的效果。
深度学习在语言模型中的应用主要包括RNN和长短时记忆网络（LSTM），通过对语言序列进行建模和预测，提高了语音识别的准确性和鲁棒性。
4.3 优化算法深度学习模型的训练依赖于优化算法，常用的包括梯度下降、自适应学习率和正则化等。
这些算法能够加速模型的收敛，提高模型的泛化能力。
第五章应用与挑战5.1 语音助手基于深度学习的语音识别技术为语音助手的开发提供了重要支持。
语音助手能够实现语音搜索、语音控制等功能，为用户提供便利的智能化服务。
5.2 语音翻译深度学习在语音翻译中的应用也取得了一定的进展，通过对不同语言之间的语音进行识别和翻译，能够实现实时的语音翻译功能。
深度学习在语音识别中的最新进展
深度学习在语音识别中的最新进展在当今科技飞速发展的时代，语音识别技术已经成为了我们日常生活和工作中不可或缺的一部分。
从智能手机的语音助手，到智能音箱的智能交互，再到车载语音系统的便捷控制，语音识别技术的应用场景越来越广泛。
而深度学习的出现，更是为语音识别带来了革命性的突破，使其性能和准确性得到了极大的提升。
过去，传统的语音识别方法主要基于隐马尔可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）等技术。
这些方法虽然在一定程度上能够实现语音识别，但存在着对复杂语音模式的建模能力有限、对噪声环境的适应性差等问题。
随着深度学习技术的兴起，特别是深度神经网络（DNN）、循环神经网络（RNN）以及长短时记忆网络（LSTM）等架构的应用，语音识别领域迎来了新的发展机遇。
深度神经网络在语音识别中的应用，显著提高了特征提取和模式分类的能力。
通过大量的数据训练，DNN 能够自动学习到语音信号中的深层次特征，从而更好地捕捉语音的时变特性和语义信息。
与传统方法相比，DNN 能够处理更加复杂的语音模式，并且在识别准确率上有了显著的提升。
循环神经网络及其变体，如长短时记忆网络，在处理序列数据方面具有独特的优势。
语音信号本质上是一种时间序列数据，RNN 和LSTM 能够有效地对语音的前后关系进行建模，更好地捕捉语音的上下文信息。
这使得语音识别系统在处理长句和复杂语言结构时表现更加出色。
除了模型架构的改进，数据的增加和优化也是语音识别取得进展的关键因素之一。
大规模的语音数据集为深度学习模型的训练提供了充足的素材，使得模型能够学习到各种不同的语音特征和语言模式。
同时，数据增强技术的应用，如添加噪声、变换语速等，也增加了数据的多样性，提高了模型的泛化能力。
在实际应用中，端到端的语音识别系统成为了研究的热点。
与传统的基于声学模型、语言模型和发音词典的分步式系统不同，端到端系统直接将输入的语音信号映射到输出的文字序列，简化了系统的架构，减少了中间环节的误差累积。
基于深度学习的语音识别技术研究
基于深度学习的语音识别技术研究目录一、内容综述 (2)二、文献综述 (3)2.1 国内外研究现状 (4)2.2 研究问题及挑战 (6)三、深度学习理论基础 (7)3.1 深度学习概述 (9)3.2 常见深度学习模型 (10)3.2.1 神经网络模型 (11)3.2.2 循环神经网络模型 (12)3.2.3 卷积神经网络模型 (14)3.3 深度学习在语音识别中的应用优势 (15)四、基于深度学习的语音识别技术研究 (17)4.1 数据预处理技术 (18)4.2 特征提取技术 (19)4.3 模型构建与训练技术 (20)4.4 语音识别评估指标与方法 (22)五、基于深度学习的语音识别技术实现过程 (23)5.1 数据集选择与准备 (25)5.2 模型设计 (26)5.3 模型训练与优化 (28)5.4 模型评估与测试 (29)六、实验设计与结果分析 (30)6.1 实验环境与数据集介绍 (31)6.2 实验设计与实施过程 (32)6.3 实验结果分析 (33)一、内容综述随着人工智能技术的不断发展，语音识别技术在智能家居、车载导航、医疗保健等领域的应用越来越广泛。
为了提高语音识别的准确性和鲁棒性，众多研究者开始尝试采用深度学习方法进行研究和优化。
本论文将对基于深度学习的语音识别技术研究进行综述，以期为相关领域的研究和应用提供有益的参考。
在基于深度学习的语音识别技术研究中，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是两种常用的神经网络结构。
CNN主要用于处理时序特征，通过卷积操作提取语音信号的局部特征；而RNN则擅长捕捉序列信息，能够处理变长的输入序列。
长短时记忆网络（LSTM）作为一种特殊的RNN结构，因其能够有效地解决长期依赖问题而被广泛应用于语音识别任务中。
在基于深度学习的语音识别技术研究中，数据增强、模型训练、解码策略等技术同样不容忽视。
数据增强可以通过对原始语音数据进行降噪、变速、变调等操作，增加训练数据的多样性，提高模型的泛化能力。
深度学习在语音识别中的研究进展综述
深度学习在语音识别中的研究进展综述深度学习在语音识别中的研究进展已经取得了重大突破，使得语音识别技术实现了显著的提升。
深度学习是一种以人工神经网络为基础的机器学习方法，其核心思想是通过多层次的非线性变换来提取数据的特征表示。
在语音识别中，深度学习的应用主要集中在特征提取和模型训练两个方面。
在特征提取方面，深度学习可以自动学习输入数据的高层次抽象表示，从而避免人工设计繁琐的特征提取算法。
以传统的高斯混合模型（GMM）为代表的传统语音识别方法通常使用Mel-frequency cepstral coefficients（MFCC）等手工设计的特征表示。
然而，这些特征提取方法难以捕捉到原始语音信号中的丰富信息，导致了语音识别性能的限制。
相比而言，深度学习可以学习到更多有用的特征，例如深度神经网络可以构建多个卷积层和池化层来提取不同抽象层次的特征。
在模型训练方面，深度学习可以通过反向传播算法自动优化模型参数，从而提高识别准确性。
对于传统的语音识别方法，通常需要手动调整大量的参数，非常耗时且容易出现过拟合的问题。
而深度学习方法可以通过大规模训练数据的反复迭代来自动找到最佳的模型参数，从而更好地拟合语音数据集。
在模型结构上，深度学习方法通常采用多层的神经网络，通过增加网络的深度和宽度来增强其表达能力。
在实际应用中，深度学习已经在语音识别的各个环节取得了显著的突破。
例如，在语音信号的前端，深度学习可以学习到更好的特征表示，如深度卷积神经网络（DCNN）可用于语音信号的特征提取。
在声学模型中，深度学习方法中的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等结构可以有效地建模语音信号中的时序关系。
在使用特征时，深度学习方法中的注意力机制等可以提高对关键信息的关注程度。
在应用层面，深度学习在语音识别中的应用已经涉及到语音识别系统的声学和语言模型的建立，逐渐实现了端到端的语音识别。
然而，深度学习在语音识别中仍然存在一些挑战。
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面上 ，由于移 动设 备对语 音识别 的需求 与 日俱增 ，以语 音为 主 的移动终端应用不断融人人们 的 日常生活 中 ，如国际市场上有 苹果公 司的 Ｓｉｒｉ、微软的 （Ｖｓ）、短信听写 （ＳＭＤ）等语 音应 用都 采 用 了最 新 的 语 音识 别 技 术 。现 在 ，绝 大 多数 的 ＳＭＤ系统 的识别准确率都超过 了９０％ ，甚至有些超过 了９５％ ， 这意 味着新一 轮的语音研究热潮正在不断兴起 。
Ｏｖｅｒｖｉｅｗ ｏｆ ｓｐｅｅｃｈ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｄｅｅｐ ｌｅａｒｎｉｎｇ
Ｈｏｕ Ｙｉｍｉｎ ， Ｚｈｏｕ Ｈｕｉｑｉｏｎｇ” Ｗ ａｎｇ Ｚｈｅｎｇｙｉ ，
（１．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｎｏｒｔｈｅａｓｔ Ｄｉａｎｌｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｊｉｌｉｎ Ｊｉｌｉｎ １３２０１２， Ｃｈｉｎａ；２．Ｃｈ ｉｎａ Ａｖｉａｔｉｏｎ Ｐｌａｎｎｉｎｇ＆ Ｄｅｓｉｇｎ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ Ｃｏ．Ｌｔｄ．，Ｂｅ ｎｇ １００１２０，Ｃｈｉｎａ ）
随着移动互联 网的不 断发展 ，实现人与计算 机之 间的 自由 架 。目前许 多国 内外知 名研 究机 构 ，如微 软 、讯 飞、Ｇｏｏｇｌｅ、 交互 越来越受到人们 的重视 。用语 音来实现这一 目标 ，主要包 ＩＢＭ都 积极 开展对深度学 习 的研究 Ｊ。在 人们生 活的应用 层
括三项技 术 ，即语音识 别 、语 音编 码和语 音合成 Ｊ。本 文所研 究 的 自动语音识别 （ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｓｐｅｅｃｈ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ＡＳＲ）技 术 ，主 要是完成语音 到文 字的转 变 Ｊ，属 于非 特定 人语 音识 别 。语 音识别发 展到现在 ，已经改变 了人们 生活 的很多方 面 ，从语音 打字机 、数据库检索 到特定 的环境所需 的语 音命令 ，给人们 的 生活带来 了很 多方 便。对于语音识别系统 ，最具有代表性 的识 别方法有 特征 参 数 匹 配法 、隐 马尔 可 夫法 和 神 经 网络 法… 。
对于神经 网络 ，２００６年 以前 ，人 们 尝试 训 练 深度 架 构都 失 败 １ 深 度 学 习神 经 网络
了 ，用浅层 网络的学习训练一个深度 的有 监督 前馈神经网络是
失败 的，失败的主要原 因是 梯度不 稳定 ，并且 监督 学习数 据的 获取也非常 昂贵 ，梯度下降算法对初始值 的敏感 也使深度网络 参 数难 以训 练 ，最 后 还是 将 其 变 为 浅 层 （只 包含 １—２个 隐 层 ）。直到 ２００６年 ，Ｈｉｎｔｏｎ等人 提 出逐层贪婪无监 督预训练 深 度网络之后 ，微 软成 功地将深度学 习应用到 自己的语 音识 别 系统 中，比起 之 前 的 最 优 方 法 ，使 单 词 错 误 率 降 低 了 约 ３０％ ，这称 得上是 语音 识别 领 域 中的再 一次 重 大突 破 。随 后 ，微软 的基 于上下文 相关 的深度神经 网络一 隐马尔可夫模 型
摘 要 ：在 当今 的大数 据 时代 里 ，对 于 处理 大 量未 经标 注的原 始 语 音数 据 的传 统 机 器 学 习算 法 ，很 多都 已不再 适 用。与此 同时 ，深度 学 习模 型凭 借其 对 海量数据 的 强 大建 模 能力 ，能够 直接 对未标 注数据 进 行 处理 ，成 为 当前 语音 识 别领 域 的一 个研 究热 点。 主要 分 析和 总结 了当前 几种 具有代 表性 的深 度 学习模型 ，介 绍 了其在 语 音识 别 中对于语音特征提取及声学建模 中的应用，最后总结 了当前所面临的问题和发展方向。 关键 词 ：机 器 学 习；深度 学 习 ；语音 数据 ；语音 识 别 中图 分类号 ：ＴＰ１８１ 文献标 志 码 ：Ａ 文 章编 号 ：１００１－３６９５（２０１７）０８—２２４１－０６ ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１－３６９５．２０１７．０８．００１
第 ３４卷 第 ８期 ２０１７年 ８月
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ
Ｖｏ１．３４ Ｎｏ．８ Ａｕｇ． ２０１７
深 度 学 习在 语 音 识 别 中 的 研 究 进 展 综 述
侯一 民 ，周 慧琼 ”，王政一
（１．东北 电 力大 学 自动化 工程 学院 ，吉林 吉林 １３２０１２；２．中国航 空规 划设 计研 究总 院有 限公 司 ，北京 １００１２０）
Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｉｎ ｔｈｅ ｅｒａ ｏｆ ｂｉｇ ｄａｔａ，ｍａｎｙ ｏｆ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄｓ ｏｆ ｄｉｓｐｏｓｉｎｇ ｕｎｌａｂｅｌｅｄ ｒａｗ ｖｏｉｃｅ ｄａｔａ ｈａｖｅ ｂｅ— ｃｏｍｅ ｌｅｓｓ ａｐｐｌｉｃａｂｌｅ．Ａｔ ｔｈｅ ｓａｍ ｅ ｔｉｍｅ，ｄｅｅｐ ｌｅａｒｎｉｎｇ ｍ ｏｄｅｌｓ ｃａｎ ｄｉｒｅｃｔｌｙ ｐｒｏｃｅｓｓ ｕｎｌａｂｅｌｅｄ ｄａｔａ ｂｅｃａｕｓｅ ｏｆ ｉｔｓ ｐｏｗｅｒｆｕｌ ｃａｐａ－ ｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｔｏ ｄｅａｌ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｍａｓｓｉｖｅ ｄａｔａ， ａｎｄ ｈａｓ ｂｅｃｏｍｅ ａ ｈｏｔ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｉｎ ｔｈｅ ｆ ｉｅｌｄ ｏｆ ｓｐｅｅｃｈ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｔｏ ｂｅｇｉｎ ｗｉｔｈ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ａｎａｌｙｚｅｄ ａｎｄ ｓｕｍ ｍａｒｉｚｅｄ ｔｈｅ ｓｔａｔｅ－ｏｆ－ｔｈｅ－ａｒｔ ｄｅｅｐ ｌｅａｒｎｉｎｇ ｏｆ ｍｏｄｅｌｓ．Ａｎｄ ｔｈｅｎ，ｉｔ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｔｏ ｓｐｅｅｃｈ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｓｐｅｅｃｈ ｆｅａｔｕｒｅｓ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ａｎｄ ａｃｏｕｓｔｉｃ ｍｏｄｅｌｉｎｇ． Ｆｉｎａｌｌｙ，ｉｔ ｃｏｎｃｌｕｄｅｄ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｆａｃｅｄ ａｎｄ ｄｅ— ｖｅｌｏｐｍ ｅｎｔ ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ； ｄｅｅｐ ｌｅａｒｎｉｎｇ； ｖｏｉｃｅ ｄａｔａ； ｓｐｅｅｃｈ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ