作者：禅与计算机程序设计艺术

在现代的生活中，我们都能听到各种各样的声音，比如电话、闹钟、通知、游戏声音等，而这些声音通常由多种不同风格、不同气氛的声音组成。如今，人们越来越习惯使用智能手机或智能音箱设备来接收各种声音信息，但是它们还无法很好地理解人的语音。这就需要用到语音识别技术来把各种声音转换为文字，让智能设备可以处理并作出响应。 语音识别技术一直是人工智能领域一个重要研究方向，并且在不同领域也有着广泛应用。而在智能音响领域，则通过对人的声音进行分析和理解，提高人机交互能力。例如，当用户说“开灯”时，智能音响能够自动打开照明、打开饮水机、调节温度等。 由于智能音响的发展壮大，同时需求的增加，使得语音识别技术也日益成为行业发展中的一大热点，因此需要智能音响公司研发出更多的基于深度学习的语音识别技术。那么，什么是深度学习呢？深度学习是一个机器学习的技术范式，它利用多层神经网络模型对数据进行学习和分类，通过反向传播算法对损失函数进行优化，从而使得模型逐步预测数据的特征。其主要特点有：

1）模型高度抽象，能够学习到数据的复杂关系，同时避免了手工特征设计的繁琐过程。

2）模型的训练和推断非常快，可以实时运行在大量的数据上，适用于处理海量的语音信号数据。

3）模型的参数数量和计算量远小于其他类型的机器学习方法。

基于深度学习的语音识别技术，又称语音识别系统（Automatic Speech Recognition，ASR）。本文将介绍如何使用深度学习技术来实现智能音响的语音识别功能。

2.基本概念术语说明

2.1 发音

人类语言是具有极强韵律