語音識別技術，又稱Automatic Speech Recognition，簡稱ASR技術，是將人的語音內容自動轉換成文字的一種技術。這項技術需要結合數字信號處理、人工智能、語言學、數理統計學、聲學、情感學及心理學等多學科的知識，其本質是一種基于語音特征參數的模式識別。
語音識別的方法主要有四種：基于語言學和聲學的方法、隨機模型法、利用人工神經網絡的方法和概率語法分析。其中，隨機模型法是當前最主流的方法。然而，盡管基于語言學和聲學的方法是最早應用于語音識別的方法，但由于涉及的知識較為復雜，這種方法并沒有得到大規模的普及。
近年來，隨著深度學習和神經網絡的發展，語音識別技術取得了巨大的進步，特別是長短時記憶（LSTM）和卷積神經網絡（CNN）在語音識別領域實現了顯著的準確度提升。這使得語音識別技術逐漸走進我們的日常生活，例如在智能家居控制、自動客服、語音翻譯等領域得到了廣泛應用。
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