语音识别在移动终端和扬声器的应用中最为火热，语音聊天机器人、语音助手等软件层出不穷，语音识别技术的难点主要在于以下几个方面：
1、不能进行标准化批量输入
例如，方言、发音习惯因地区而异。 如下表所示，中元音根据舌头的部分可以发出各种各样的声调。 变化的辅音组合在一起会产生大量相似的发音，给语音识别带来困难。 除了发音的高低外，输入设备的不正确也是语音输入不正确的原因。
2、噪声干扰
处理各种噪声源是一个技术难点，机器无法从各种背景噪声中分辨人声，同时各种背景噪声也存在很大差异，训练条件也不适应实际环境。 因此，在有噪声的情况下，语音识别比安静的情况更困难。
3、模式效用
识别系统的语言模型和词法模型尚未充分应用于大词汇量和连续语音识别，因此必须将语言学、心理学、生理学等学科的知识有机结合起来。 另外，从实验室展示到产品的语音识别系统仍然存在许多具体的技术问题。
我司语音识别技术优势：
1.语音降噪
智能对过检语音进行降噪处理，有效提高语音识别效果。
2.端到端识别
精度高，统一实时和非实时应用场景模型。
3.专属模特
语音识别技术基于transformer结构的自适应机制的端到端语音识别模型，利用数万小时的行业标准数据，结合知识库、FAQ等信息，再现对话情景，向机器人展示。
将语音识别商业化需要内容、算法等多个领域的合作，用户体验是商业APP应用的首要条件，而识别算法是提高用户体验的关键。 目前，语音识别技术在智能家居、智能汽车、智能呼叫机器人等领域得到了广泛的应用。
