摘要
语音识别技术作为人机交互的重要入口，近年来在深度学习的推动下取得了显著进展。
循环神经网络（RNN）凭借其对序列数据强大的建模能力，成为语音识别声学建模领域的研究热点。
本文首先概述语音识别的研究背景和意义，阐述循环神经网络的基本原理和发展历程。
其次，重点探讨了近年来基于循环神经网络的语音识别方法，包括循环神经网络的变体（RNN、LSTM、GRU）、声学模型与语言模型的融合策略以及注意力机制的引入。
此外，本文还将分析和比较不同循环神经网络模型在语音识别任务上的性能表现，并探讨其优缺点。
最后，展望了基于循环神经网络的语音识别技术未来发展趋势，并提出一些潜在的研究方向。
关键词：语音识别；循环神经网络；声学模型；语言模型；注意力机制
1.1语音识别语音识别（AutomaticSpeechRecognition，ASR）旨在将人类语音信号转换为可被计算机理解的文本或命令。
作为人机交互的关键技术之一，语音识别广泛应用于智能助手、语音搜索、机器翻译等领域。
1.2循环神经网络循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一种专门处理序列数据的神经网络结构。
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