深度学习主要通过神经网络应用于语音识别，这些网络处理音频信号并将其转换为文本。这些模型通过分析数据中的模式，学习将原始音频输入映射到词语或字符序列。这个过程通常包括三个阶段：解释声音的声学建模、预测词语序列的语言建模，以及将这些输出组合成连贯文本的解码步骤。现代系统通常采用端到端架构，联合处理这些步骤，从而简化了传统的基于流水线的方法。
一个关键应用是声学建模，其中卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) 处理音频特征，如梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 或声谱图。例如，CNN 可以从声谱图图像中提取局部模式，而 RNN，特别是长短期记忆 (LSTM) 网络，可以捕获语音信号中的时间依赖性。这些模型将音频帧转换为音素或字符的概率。一个实际例子是 Mozilla 的 DeepSpeech，它使用双向 LSTM 通过预测字符序列来转录音频。这种方法减少了对手工设计的语音规则的依赖，使模型能够更好地泛化不同口音和噪声。
另一个领域是语言建模，其中基于 Transformer 的架构（如 BERT 或 GPT 式模型）改进了上下文感知预测。这些模型通过结合语法和语义上下文来帮助优化声学模型的输出。例如，Transformer 可以通过分析周围的词语来纠正同音异义词（如 “there” 与 “their”）。束搜索 (beam search) 等技术结合声学模型和语言模型的得分，生成最可能的文本序列。Google 的 WaveNet 和 OpenAI 的 Whisper 是这方面的例子，它们使用注意力机制直接对齐音频特征与文本标记。这类模型即使在语音重叠或说话风格多样的情况下也能实现高准确率。
最后，Meta 的 Wav2Vec 2.0 等端到端系统通过在原始音频和文本对上进行训练，消除了对独立声学模型和语言模型的需要。这些模型使用自监督学习在大量未标注音频上进行预训练，然后在使用标注数据进行微调。例如，Wav2Vec 2.0 通过遮蔽音频的一部分并预测缺失的片段来学习语音表示，类似于 BERT 如何遮蔽文本。这种方法提高了对背景噪声和低资源语言的鲁棒性。开发者可以利用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架来实现这些模型，并使用 Hugging Face Transformers 等库来构建预训练的语音识别流水线。