作者：禅与计算机程序设计艺术
随着计算机的发展、移动互联网的普及和互联网服务的快速发展，语音识别技术也逐渐走入人们的视野中。相对于手写文字或是拼音方式输入的方式，语音输入的方式带来的便利、准确率提高的效果，使得越来越多的人开始喜欢用语音的方式来进行各种事务和交流。语音识别作为一项技术来说具有很大的潜力，能够帮助企业节省时间成本、提升效率、降低成本、改善服务质量等。因此，智能语音识别在人工智能应用中的作用至关重要。
2.基本概念术语说明
2.1 什么是智能语音识别？ 智能语音识别（ASR）是指通过计算机对语音进行自动识别和理解，生成对应的文本或命令的过程，其目的是让机器像人一样清楚地、快速地、自然地接受和理解人的语言指令、命令或声音。它利用语音信号、声学模型和统计学习方法进行语音转文字、语音合成、语音识别和语义理解等功能。 2.2 ASR系统的主要组件 2.2.1 语音识别引擎 语音识别引擎又称语音识别模块，负责将输入的语音信号转换为文字形式。语音识别引擎通常由一个声学模型和一些统计学习方法组成。其中声学模型可以用来判定语音信号的强弱、声调、音高等；而统计学习方法则用于计算声学模型对不同词汇的概率分布。 2.2.2 感知器集成学习方法 感知器集成学习方法（PIT-IML）是一种基于多层感知器网络的统计学习方法。该方法可以实现高精度、实时的语音识别。多层感知器网络是一个包含多个感知器的神经网络结构，每层都与下一层连接。感知器集成学习方法可以在多个训练样本的多层感知器网络上迭代训练，从而产生一个更加复杂、准确的模型。 2.2.3 语言模型 语言模型是一类概率模型，用来描述如何组合已知单词或词序列来生成特定上下文的句子。语言模型可以通过统计数据或者机器学习的方法获得。由于不同的语言或领域的语句有着独特的语法和语义特性，因此语言模型的性能往往不一样。 2.3 语音识别任务种类 2.3.1 端到端语音识别 端到端语音识别