语音识别还是基于传统的机器学习算法,如混合高斯分布(GMM)拟合以及隐马尔科夫模型(HMM)对音标状态进行推测.但是基于这类算法实现的语音识别系统精确度不够高,加上2006年Hinto提出了一种新型的神经网络训练算法使得深度学习死灰复燃.而深度学习主要是基于神经网络,通过构造多层神经网络来实现对输入数据进行得到较好的抽象的特征分布.当然,