智能语音识别的前景与发展方向同步。

众所周知，语音识别属于人工智能学科的模式识别研究范畴。那么语音识别的发展现状和未来发展前景和方向是什么呢？

语音识别的发展现状。

简单的语音识别，近年来最大的变化是从hybrid到端到端。如果kaldi将各大公司的语音识别速度提高了10年，端到端进一步降低了学习识别算法的门槛。据我所知，目前很多性能都被端到端模型刷了(详见espnet论文和github目录)。但是，如果应用于企业端，一些公司仍然坚持hybrid的位置。另一方面，这一领域也强烈依赖数据。大公司的识别api都是用10万级语音训练的，所以作为初创公司，很容易因为数据问题而卷死。

语音识别的发展前景。

作为人机交互的桥梁，对着陆有着强烈的需求，这是各大公司所需要的。但最近国家战略不太重视(毕竟天天吹超过人的转写能力，还有什么好研究的)。除非你能进入一个小圈子，否则建议转到其他地方。

语音识别的发展方向。

1、端到端，特别是基于transformer的解码速度、内存占用、在线和离线性能差距，时间对齐仍需解决。

2、小资源，在有预训练模型的情况下，能否像语言模型一样快速自适应小语种数据集。

3、多语种联合建模，尤其是中英混合语音。

4、更快的适应当前场景环境，满足场景智能需求。

5、智能识别回话场景,智能回复语言所表达需求。

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