语音识别技术正在三个关键领域取得进展：通过先进的模型架构提高准确性、与多模态系统集成，以及边缘计算的日益普及。 这些趋势侧重于解决当前的局限性，例如处理不同的口音、嘈杂的环境和隐私问题，同时扩展跨行业的使用案例。
首先，模型架构的进步使语音识别系统更加强大。 自监督学习技术，如 wav2vec 2.0 等模型中使用的技术，允许系统从大量未标记的音频数据中学习，从而减少对手动注释数据集的依赖。 这提高了代表性不足的语言和方言的性能。 例如，OpenAI 的 Whisper 模型展示了多语言训练如何更有效地处理口音和背景噪音。 开发人员可以期望框架能够集成更好的声学建模和上下文感知处理，从而实现实时转录等应用，例如医疗环境，其中医疗术语和不同的语音模式很常见。
其次，语音识别正日益融入多模态 AI 系统。 将语音与文本、视觉或传感器数据相结合，可以更丰富地理解上下文。 开发人员可以构建一个语音助手，将语音输入与摄像头数据配对，以识别用户引用的对象，类似于 NVIDIA 的 Jarvis 平台。 这种趋势还包括混合界面，例如 AR/VR 环境中通过触摸或手势输入增强的语音命令。 微软的 Azure 认知服务等工具正在添加 API，使开发人员能够将语音识别与其他模式合并，从而实现交互式客户服务机器人等用例，这些机器人可以分析语音和面部表情以及口语。
第三，基于边缘的语音处理正在增长，以满足延迟和隐私需求。 使用 TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime 等框架直接在设备（例如，智能手机、物联网传感器）上部署模型可减少对云服务的依赖。 这对于工厂自动化等应用至关重要，在这些应用中，实时语音命令必须离线工作，或者对于处理敏感患者数据的医疗设备至关重要。 联邦学习等技术允许模型使用设备上的数据进行改进，而无需集中录音。 例如，智能家居系统可以在本地适应用户的语音模式，同时保持隐私。 开发人员需要针对资源受限的硬件优化模型，在准确性与内存和计算限制之间取得平衡。