基本信息

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文档摘要

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突破混响困境：远距离语音识别的鲁棒性提升策略探究

一、引言

1.1研究背景与意义

1.1.1研究背景

语音识别技术作为人工智能领域的重要分支，历经了多个关键发展阶段，从早期基于规则的方法，如隐马尔科夫模型（HMM），需要人工设计大量规则，到后来神经网络方法的应用，如前馈神经网络（FNN）和循环神经网络（RNN），再到如今深度学习方法的广泛使用，如卷积神经网络（CNN）和Transformer等，语音识别技术取得了显著的进展。特别是随着大模型的发展，如BERT、GPT等，语音识别系统能够处理更大的数据集，更好地捕捉语言的上下文信息，在诸多领域得到了广泛应用，如语音搜索、语音助手、语音