基于人工智能的语音识别技术已经迎来了显著的发展与创新。这些模型能够更好地建模音频信号的时序特征，提高语音识别的准确性。总之，基于人工智能的语音识别技术不断发展与创新，呈现出更高的准确性、更好的多语种和多方言适应性，以及更简化的系统结构。未来，语音识别技术有望在更广泛的领域中得到应用，并为人们提供更好的语音交互体验。
基于人工智能的语音识别技术已经迎来了显著的发展与创新。以下是其中几个关键方面的进展：
1. 深度学习：深度神经网络在语音识别领域的应用已经取得了巨大成功。传统的基于高斯混合模型（GMM）的方法被深度学习模型所取代，如循环神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM）模型。这些模型能够更好地建模音频信号的时序特征，提高语音识别的准确性。
2. 大规模数据集：数据量对于训练准确的语音识别模型至关重要。随着互联网和智能设备的普及，大量的语音数据集可供使用，使得基于人工智能的语音识别技术能够更好地进行训练。
3. 端到端语音识别：传统语音识别系统通常包含多个模块，如语音信号处理、特征提取和声学模型。而端到端语音识别技术通过使用单一的神经网络模型，直接将输入的语音信号转化为文本输出。这种方法简化了系统结构，并提高了识别的准确性。
4. 多语种和多方言识别：随着全球化的进程，多语种和多方言的语音识别需求也越来越大。人工智能的语音识别技术通过学习更多的语料，可以实现对不同语种和方言的识别，从而满足不同群体的需求。
5. 增强学习：增强学习在语音识别中的应用也在不断发展。通过将语音识别任务看作是一个马尔可夫决策过程，并使用强化学习算法进行训练，可以使得系统在不断与环境进行交互的过程中不断优化识别准确率。
总之，基于人工智能的语音识别技术不断发展与创新，呈现出更高的准确性、更好的多语种和多方言适应性，以及更简化的系统结构。未来，语音识别技术有望在更广泛的领域中得到应用，并为人们提供更好的语音交互体验。