滕海坤 李伦彬 王诗莹 黑河学院计算机与信息工程学院

智能化的深度开发和研究，使其与语言识别的整合更加紧密，机器学习模型构建也显得更加重要。随着信息化技术的优化与发展，智能化研究的语音识别已经成为可能，对深度学习的语音识别方法研究也显得更加重要。

一、人工智能语音识别技术现状

现阶段随着科学技术的发展促使人工智能语音识别技术广泛普及，成为广大人民日常生活中不可缺失的一部分[1]。这种语音识别技术主要接受到语言输入信号后，通过计算机把语言信号转换成对应的文字技术。由于人工智能语音识别技术广泛被应用到人们常用的电子产品当中，极大的提升人们生活效率，这项技术的开发给人们生活带来了巨大改变。并且语音识别技术还可以在计算器转换语音信号输入时获取并立即执行获得的指令。但由于国内现阶段人工智能语音技术刚处于发展阶段，拥有一些缺点，正在逐步发展并完善提供给人们更优质的服务。

（一）噪声干扰问题

噪声干扰目前还未有人找到有效解决方法，由于在收集语音信号过程中有噪音干扰，导致语音识别系统无法有效识别接受到的信号，甚至无法识别语音信号。

（二）端点检测技术有待提高

端点检测技术在语音识别信号过程当中占据着举足轻重的位置，但端点检测器技术有待提升，因为端点检测器在没有噪音并且非常安静的环境下，出现的语音识别失误大多来自检测器。……