摘要
语音识别技术作为人工智能领域的关键技术之一，近年来取得了显著的进步。
特别是深度学习技术的引入，为语音识别技术的发展注入了新的活力。
深度神经网络凭借其强大的特征学习和模式识别能力，在声学建模方面取得了突破性进展，推动了语音识别系统性能的显著提升。
本文献综述首先介绍了语音识别的基本概念和研究意义，然后重点概述了深度神经网络在语音识别中的应用，详细阐述了深度神经网络声学模型、语言模型以及解码器的研究现状。
在此基础上，分析了当前语音识别系统设计所面临的挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：语音识别；深度神经网络；声学模型；语言模型；解码器
语音识别技术旨在将人类语音信号转换为可理解的文本或命令，是实现人机交互的关键技术之一。
随着人工智能技术的快速发展，语音识别技术在智能家居、语音助手、医疗保健、教育等领域得到越来越广泛的应用，其重要性日益凸显。
传统的语音识别系统通常基于统计模型，例如隐马尔可夫模型（HMM）。
然而，传统的统计模型依赖于人工设计的特征，并且对语音信号的复杂变化不够鲁棒。
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