深度学习通过使模型能够自动从原始音频数据中学习复杂的模式来改进语音识别，从而取代了手动特征工程。 传统的语音识别系统依赖于手工制作的特征，例如梅尔频率倒谱系数 (MFCC)，来表示音频信号，这需要领域专业知识，并且常常会错过细微的差别。 深度神经网络（例如卷积神经网络 (CNN) 或循环神经网络 (RNN)）直接处理原始频谱图或波形，从而捕获更丰富的声学细节。 例如，CNN 可以识别频率和时间上的局部模式，而像长短期记忆 (LSTM) 网络这样的 RNN 可以对语音中的时间依赖性进行建模。 这种端到端学习减少了人为偏差并提高了准确性，尤其是在嘈杂的环境中或对于不同的口音。
另一个主要优势是能够处理语音中的可变性。 深度学习模型可以有效地扩展大型数据集，从而学习音素、单词和上下文的强大表示。 例如，像 Whisper 或 Wav2Vec 2.0 这样基于 Transformer 的架构使用自注意力来权衡不同音频片段的重要性，从而提高了语音和文本之间的对齐。 这些模型还利用诸如数据增强（例如，添加背景噪声或改变播放速度）之类的技术来模拟训练期间的真实环境。 此外，迁移学习允许在大量未标记的数据集上进行预训练，然后针对特定任务进行微调。 一个实际的例子是调整多语言模型以识别标记数据有限的稀有语言，这对于传统方法来说是不切实际的。
最后，深度学习简化了语言模型与语音系统的集成。 较早的管道需要单独的声学和语言模型，这会在每个阶段引入错误。 现代端到端方法（例如连接主义时间分类 (CTC) 或编码器-解码器架构）统一了这些组件。 例如，Google 的 Listen-Attend-Spell (LAS) 模型共同优化语音到文本的转换和语言建模，从而提高了转录句子中的连贯性。 开发人员还可以使用诸如 TensorFlow 或 PyTorch 之类的框架有效地部署这些模型，从而利用 GPU 加速进行实时推理。 通过自动化特征提取、处理各种输入并统一处理阶段，深度学习使语音识别变得更加准确、灵活，并且可以用于语音助手或转录工具等应用程序。