语音识别技术发展

早期探索

- 1952年，贝尔实验室研发出了能够识别10个孤立数字的系统，名为“奥黛丽”（Audrey）。

- 1960年，英国的Denes等人研究成功了第一个计算机语音识别系统。

隐马尔可夫模型的兴起

- 1980年代，隐马尔可夫模型（HMM）被引入到语音识别中，大大提高了识别的准确性。

深度神经网络的应用

- 2000年代初，深度神经网络（DNN）开始被应用于语音识别，极大地改善了识别效果。

- 2009年，Hinton和他的学生MohamedD将DBN应用在语音识别声学建模中，并在TIMIT这样的小词汇量连续语音识别数据库上获得成功。

- 2011年DNN在大词汇量连续语音识别上获得成功，语音识别效果取得了近10年来最大的突破。从此，基于深度神经网络的建模方式正式取代GMM-HMM，成为主流的语音识别建模方式。

现代语音识别的发展

- 近年来，语音识别技术进入了一个全新的阶段，特别是在谷歌、亚马逊、苹果等大公司的推动下，自动语音识别系统（ASR）在准确率和速度上达到了新高，使得实时语音识别成为可能。

未来趋势

- 未来，语音识别技术将朝着提高准确性、多语种和多模态识别、个性化定制以及与其他技术的融合等方向发展。

以上是关于语音识别技术发展的概述，希望能够为您提供帮助。