摘要
语音信号识别作为人工智能领域的关键技术之一，近年来在深度学习技术的推动下取得了显著的进展。
本文献综述旨在全面概述基于深度学习网络的语音信号识别研究现状。
首先，介绍了语音信号识别的基本概念、研究意义以及深度学习技术的基本原理。
其次，深入探讨了语音信号识别技术的发展历程，从传统的基于隐马尔可夫模型（HMM）的方法到基于深度神经网络（DNN）的方法，再到最新的端到端语音识别模型，详细阐述了不同阶段的技术特点和优缺点。
接着，重点分析了当前主流的深度学习网络模型在语音信号识别中的应用，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及Transformer网络等，并对它们的性能和适用场景进行了比较分析。
此外，还讨论了语音信号识别领域面临的挑战，例如噪声环境下的识别、低资源语音识别以及方言识别等问题，并展望了未来的研究方向，如基于多模态信息的语音识别、跨语言语音识别以及面向个性化需求的语音识别等。
最后，对整个文献综述进行了总结，并提出了未来研究的展望。
关键词：语音信号识别；深度学习；神经网络；声学模型；端到端识别
#1.1语音信号识别
语音信号识别（AutomaticSpeechRecognition，ASR）旨在将人类的语音信号转换为文本或命令，其最终目标是使机器能够理解和响应人类的语言。
作为人机交互的重要入口，语音识别技术在智能助手、语音输入法、智能家居等领域具有广泛的应用前景。
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