深度学习技术在语音识别中有广泛的应用，其中最常见的是基于卷积神经网络和循环神经网络的模型。深度学习技术在端到端语音识别中得以广泛应用，使得整个系统更加简化和高效。总的来说，深度学习技术在语音识别中的应用使得系统的性能和准确率得到了显著提高，并且还推动了更多的研究和创新。
深度学习技术在语音识别中有广泛的应用，其中最常见的是基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的模型。
1. 基于CNN的语音识别：卷积神经网络能够自动学习特征，并且很适合处理高维数据，因此可以应用于语音信号的特征提取。CNN通常用于提取语音信号的频谱特征，如Mel频谱图等，然后将这些特征送入后续的分类器进行识别。
2. 基于RNN的语音识别：循环神经网络可以处理序列数据，并具有记忆功能，因此在语音识别中表现良好。常见的RNN模型包括简单的循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），这些模型能够捕捉语音信号的时序信息，并通过训练学习声学模型和语言模型进行识别。
3. 端到端语音识别：传统的语音识别系统通常分为声学模型和语言模型两个阶段，而端到端语音识别则将这两个阶段合二为一，用一个神经网络直接从原始语音信号输出文字。深度学习技术在端到端语音识别中得以广泛应用，使得整个系统更加简化和高效。
4. 语音合成：除了语音识别，深度学习技术也广泛应用于语音合成领域。通过训练一个生成模型，可以将文字转换为自然流畅的语音语调。深度学习技术使得语音合成系统的质量和自然度得到了显著提升。
总的来说，深度学习技术在语音识别中的应用使得系统的性能和准确率得到了显著提高，并且还推动了更多的研究和创新。