语音识别的进展：从隐马尔科夫模型到Transformers-Toy模板网

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1.背景介绍

语音识别，也称为语音转文本，是一种将人类语音信号转换为文本的技术。它在人工智能领域具有重要的应用价值，例如语音助手、语音密码等。语音识别技术的发展历程可以分为以下几个阶段：

早期语音识别技术（1950年代至1970年代）：这一阶段的语音识别技术主要基于隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM），是一种基于概率的模型。HMM可以用来建模连续随机过程中的隐变量和显变量之间的关系，是语音识别技术的基石。
深度学习时代的语音识别技术（2010年代至2020年代）：随着深度学习技术的迅速发展，语音识别技术也得到了巨大的推动。深度学习技术主要包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）、长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）等。这些技术在语音识别任务中取得了显著的成果，提高了识别准确率。
Transformers在语音识别领域的应用（2020年代至目前）：Transformer是一种新型的自注意力机制（Self-Attention）基于的神经网络架构，由Vaswani等人于2017年提出。它在自然语言处理（NLP）领域取得了卓越的成绩，并在语音识别领域得到了广泛的应用。最近，Transformer在语音识别任务中取得了新的记录，成为当前语音识别技术的主流方法。

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