摘要
语音信号识别是人工智能领域的关键技术之一，其目标是将人类语音信号转换为可理解的文本或命令。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习网络的语音信号识别取得了显著的突破，识别精度和效率大幅提升。
本文首先介绍语音信号识别的基本概念，包括语音信号特征、声学模型和语言模型等；然后，重点综述基于深度学习网络的语音信号识别研究现状，包括常用的深度学习网络结构、训练方法和优化策略等，并对不同模型的优缺点进行比较分析；最后，展望了基于深度学习网络的语音信号识别未来的研究方向，例如端到端语音识别、低资源语音识别和鲁棒性语音识别等。
关键词：语音信号识别；深度学习；声学模型；语言模型；端到端识别
语音信号识别（AutomaticSpeechRecognition，ASR）是利用计算机自动识别和理解人类语音信号，并将其转换为文本或命令的技术。
作为人机交互的重要入口，语音信号识别在智能家居、语音助手、自动翻译等领域有着广泛的应用。
传统的语音信号识别系统通常采用基于隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel，HMM）的声学模型和基于统计语言模型的语言模型。
然而，传统的语音信号识别系统存在以下局限性：
依赖于人工设计的特征，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）等，这些特征难以充分表征语音信号的复杂变化；HMM模型假设语音信号具有短时平稳性，难以建模语音信号的长期依赖关系；统计语言模型需要大量的文本数据进行训练，难以处理低资源语言或口语化的表达方式。
近年来，深度学习技术的兴起为语音信号识别带来了革命性的变化。
深度学习网络能够自动学习语音信号的层次化特征表示，并有效建模语音信号的长期依赖关系。
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