摘 要
随着人工智能技术的飞速发展，语音识别技术作为人机交互的重要接口，正逐步渗透到人们日常生活的方方面面。因此，基于深度学习的语音识别技术成为当前研究的热点和前沿方向。本文深入研究了基于深度学习的语音识别技术，分析了其技术原理、应用现状以及面临的挑战。首先，概述了深度学习的基本原理及其在语音识别中的应用优势；其次，详细探讨了基于深度学习的语音识别技术在数据准备与预处理、模型训练与优化、实时性与准确性平衡以及环境噪音与多语言挑战等方面的应用问题；最后，针对这些问题提出了相应的解决策略，包括改进数据准备与预处理方法、优化模型训练与优化策略、实现实时性与准确性的平衡以及应对环境噪音与多语言挑战等。本文的研究成果为基于深度学习的语音识别技术的进一步发展提供了理论支持和实践指导。
关键词：深度学习；语音识别；神经网络
目 录
一、绪论 1
（一）研究背景和意义 1
（二）国内外研究现状 1
二、相关理论概述 2
（一）深度学习基础 2
（二）语音识别技术概念 2
三、基于深度学习的语音识别技术应用问题 3
（一）数据准备与预处理的问题 3
（二）模型训练与优化的问题 3
（三）实时性与准确性的平衡 4
（四）环境噪音与多语言挑战 5
四、基于深度学习的语音识别技术应用对策 5
（一）改进数据准备与预处理 5
（二）模型训练与优化策略 6
（三）实现实时性与准确性的平衡 7
（四）应对环境噪音与多语言挑战 9
五、结论 10
参考文献 11
致 谢 12
