综上所述，语音识别技术的实用化突破主要包括提高识别准确性、实时性能、多语种支持、噪声适应性、上下文理解和与其他技术的整合等方面。这些突破使得语音识别技术得以广泛应用于智能手机、智能音箱、智能助手等各种场景中，方便人们与机器进行自然而直接的交互。
语音识别技术的实用化突破主要体现在以下几个方面：
1. 提高识别准确性：随着深度学习算法的发展，语音识别技术的识别准确率得到显著提升。利用更大规模的数据集和更深层次的神经网络模型，能够更精确地识别语音，减少识别错误率。
2. 实时性能：语音识别技术的实时性能得到了较大的提高。通过优化算法和硬件，可以实现实时的语音识别，大大提高了实际应用的效果和用户体验。
3. 多语种支持：语音识别技术不再局限于单一语种的识别，能够支持多种语种的识别，如英语、汉语、法语等。这对于跨国企业、语音助手等应用来说非常重要。
4. 噪声适应性：语音识别技术在噪声环境下的适应性较弱是一个长期存在的问题。近年来，研究者们开始采用端到端训练的方法，通过使用带有噪声的数据进行训练，以提高语音识别在噪声环境中的表现。
5. 上下文理解：语音识别技术不仅能够识别单个音频片段，还可以对整个对话过程进行理解，理解言语背后的意图和上下文关系，从而更好地理解用户的需求和指令。
6. 整合其他技术：语音识别技术与其他人工智能技术的整合也是实用化突破的重要方向。例如，与自然语言处理、情感分析、知识图谱等技术相结合，可以更好地实现语音助手、智能客服等应用。
综上所述，语音识别技术的实用化突破主要包括提高识别准确性、实时性能、多语种支持、噪声适应性、上下文理解和与其他技术的整合等方面。这些突破使得语音识别技术得以广泛应用于智能手机、智能音箱、智能助手等各种场景中，方便人们与机器进行自然而直接的交互。