（文章來源：CSDN）

語音識別主要趨于遠場化和融合化的方向發(fā)展，但在遠場可靠性還有很多難點沒有突破，比如多輪交互、多人噪雜等場景還有待突破，還有需求較為迫切的人聲分離等技術。新的技術應該徹底解決這些問題，讓機器聽覺遠超人類的感知能力。這不能僅僅只是算法的進步，需要整個產業(yè)鏈的共同技術升級，包括更為先進的傳感器和算力更強的芯片。

單從遠場語音識別技術來看，仍然存在很多挑戰(zhàn)，包括：（1）回聲消除技術。由于喇叭非線性失真的存在，單純依靠信號處理手段很難將回聲消除干凈，這也阻礙了語音交互系統(tǒng)的推廣，現(xiàn)有的基于深度學習的回聲消除技術都沒有考慮相位信息，直接求取的是各個頻帶上的增益，能否利用深度學習將非線性失真進行擬合，同時結合信號處理手段可能是一個好的方向。

（2）噪聲下的語音識別仍有待突破。信號處理擅長處理線性問題，深度學習擅長處理非線性問題，而實際問題一定是線性和非線性的疊加，因此一定是兩者融合才有可能更好地解決噪聲下的語音識別問題。（3）上述兩個問題的共性是目前的深度學習僅用到了語音信號各個頻帶的能量信息，而忽略了語音信號的相位信息，尤其是對于多通道而言，如何讓深度學習更好的利用相位信息可能是未來的一個方向。

（4）另外，在較少數(shù)據量的情況下，如何通過遷移學習得到一個好的聲學模型也是研究的熱點方向。例如方言識別，若有一個比較好的普通話聲學模型，如何利用少量的方言數(shù)據得到一個好的方言聲學模型，如果做到這點將極大擴展語音識別的應用范疇。這方面已經取得了一些進展，但更多的是一些訓練技巧，距離終極目標還有一定差距。

（5）語音識別的目的是讓機器可以理解人類，因此轉換成文字并不是最終的目的。如何將語音識別和語義理解結合起來可能是未來更為重要的一個方向。語音識別里的 LSTM 已經考慮了語音的歷史時刻信息，但語義理解需要更多的歷史信息才能有幫助，因此如何將更多上下文會話信息傳遞給語音識別引擎是一個難題。

（6）讓機器聽懂人類語言，僅靠聲音信息還不夠，“聲光電熱力磁”這些物理傳感手段，下一步必然都要融合在一起，只有這樣機器才能感知世界的真實信息，這是機器能夠學習人類知識的前提條件。而且，機器必然要超越人類的五官，能夠看到人類看不到的世界，聽到人類聽不到的世界。