摘要
语音识别作为人工智能领域的核心技术之一，近年来取得了显著的进展，并在人机交互、智能家居、医疗保健等领域展现出巨大的应用潜力。
本文献综述旨在系统梳理语音识别技术的发展历程、主要方法和研究现状，并探讨其未来发展趋势。
首先，本文介绍了语音识别的基本概念、发展历史和应用领域。
其次，重点阐述了主流语音识别方法，包括基于动态时间规整(DTW)的方法、基于隐马尔可夫模型(HMM)的方法以及近年来取得突破性进展的基于深度学习的方法。
然后，本文对不同语音识别方法的性能、优缺点以及适用场景进行了比较分析。
最后，总结了语音识别技术面临的挑战，并展望了其未来发展方向。
关键词：语音识别，深度学习，声学模型，语言模型，端到端
语音识别，也被称为自动语音识别(AutomaticSpeechRecognition，ASR)，其目标是将人类的语音信号转换为文本或命令，是实现人机交互的关键技术之一。
作为一种自然、便捷的沟通方式，语音识别技术在人机交互、智能家居、医疗保健、教育等领域展现出巨大的应用潜力，并逐渐改变着人们的生活方式。
语音识别技术的发展可以追溯到20世纪50年代，经历了从模板匹配、统计模型到深度学习的演变过程。
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