人工智能一般用什么语音识别的

人工智能（AI）在语音识别领域主要使用以下几种技术：

1. 深度学习（Deep Learning）：深度学习是近年来AI领域的热门技术，它通过模拟人脑神经网络的结构来学习语音信号的特征。深度学习模型通常包括多层神经网络，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。这些模型可以自动学习语音信号的复杂特征，从而提高语音识别的准确性。例如，Google的Transcribe API就是基于深度学习技术的语音识别服务。

2. 端到端语音识别（End-to-end Speech Recognition）：端到端语音识别是一种将语音信号转换为文本的完整流程，而不需要对语音信号进行预处理或特征提取。这种技术通常使用深度学习模型，如CNN、RNN或LSTM，直接从原始语音信号中提取特征。端到端语音识别的优点是可以提供较高的准确率和实时性，但需要大量的训练数据和计算资源。例如，IBM的Watson Speech Platform就是一种端到端的语音识别服务。

3. 混合型语音识别（Hybrid Speech Recognition）：混合型语音识别结合了深度学习和传统语音识别技术，以提高识别的准确性和鲁棒性。这种技术通常使用深度学习模型来提取语音信号的特征，然后与基于规则的语音识别方法相结合，以处理一些复杂的语音场景。例如，Microsoft的Azure Speech Service就是一种混合型语音识别服务。

4. 声学模型（Acoustic Modeling）：声学模型是一种基于声音信号的统计模型，用于描述语音信号的概率分布。声学模型通常包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）等特征提取方法。声学模型可以作为深度学习模型的输入，以提高语音识别的准确性。例如，Google的TensorFlow库提供了一些声学模型的实现。

5. 语言模型（Language Model）：语言模型是一种基于上下文信息的统计模型，用于预测给定单词序列的概率。语言模型通常包括隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）等。语言模型可以作为深度学习模型的输出，以处理一些复杂的语言任务。例如，Google的BERT模型就是一种基于语言模型的预训练模型。

总之，人工智能在语音识别领域主要使用深度学习、端到端语音识别、混合型语音识别、声学模型和语言模型等技术。这些技术相互结合，可以提高语音识别的准确性、鲁棒性和实时性。随着语音识别技术的不断发展，未来可能会出现更多创新的技术和方法，为人类带来更加智能和便捷的生活体验。