《基于深度学习的语音识别技术》一文探讨了当前最前沿的智能科技——深语度习在音频处理和语言理解方面的应用，文章首先介绍了传统方法与现代方法的对比，指出传统的声学模型存在计算复杂度高、泛化能力差等问题；而以卷积神经网络（CNN）为代表的现代算法则具有更强的特征提取能力和更好的鲁棒性等特点。《论文还详细阐述了如何利用LSTM等循环神络结构来提高模型的性能以及使用注意力机制进行上下文关联的方法》。《研究也指出了目前该领域面临的挑战如噪声干扰问题及多方言和多语言的支持不足等方面的问题并提出了相应的解决方案和建议为未来研究方向提供了参考依据

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