通过对语音识别发展趋势的详细分析得知语音识别技术则发展的不温不火。究其原因，应用场景尴尬是其中之一。毕竟，比手指接触设备、红外线扫描人脸或虹膜的方式相比，语音识别需要通过发声的方式进行，这样在有人或者无人的场景下，这种进行身份认定的方式都让人觉得怪怪的。

　　发展趋势预测

　　进一步提升在远场识别尤其是有人声干扰情况下的识别率

　　目前一般远场识别的错误率是近场识别错误率的两倍左右，所以在很多情况下语音识别系统还不尽如人意。远场识别至少目前还不能单靠后端的模型加强来解决。现在大家的研究集中在结合多通道信号处理(例如麦克风阵列)和后端处理从拾音源头到识别系统全程优化来增强整个系统的表现。

　　更好的识别算法

　　这个「更好」有几个方面：一个方面是能不能更简单。现在的模型训练过程还是比较复杂的，需要经过很多步骤。如果没有 HTK 和 Kaldi 这样的开源软件和 recipe 的话，很多团队都要用很长时间才能搭建一个还 OK 的系统，即使 DNN 的使用已经大幅降低了门槛。现在因为有了开源软件和 recipe，包括像 CNTK 这样的深度学习工具包，事情已经容易多了，但还有继续简化的空间。这方面有很多的工作正在做，包括如何才能不需要 alignment 、或者不需要 dictionary。现在的研究主要还是基于 end-to-end 的方法，就是把中间的一些以前需要人工做的步骤或者需要预处理的部分去掉。虽然目前效果还不能超越传统的 hybrid system，但是已经接近 hybrid system 的 performance 了。

　　寻找特殊网络结构

　　最近的几年里大家已经从一开始使用简单的 DNN 发展到了后来相对复杂的 LSTM 和 Deep CNN 这样的模型。但在很多情况下这些模型表现得还不够好。所以一个研究方向是寻找一些特殊的网络结构能够把我们想要 model 的那些东西都放在里面。我们之前做过一些尝试，比如说人在跟另外一个人对话的过程中，他会一直做 prediction，这个 prediction 包括很多东西，不单是包括你下一句想要说什么话，还包括根据你的口音来判断你下面说的话会是怎样等等。我们曾尝试把这些现象建在模型里以期提升识别性能。很多的研究人员也在往这个方向走。

　　快速自适应的方法

　　快速自适应的方法就是快速的不需要人工干预的自适应方法(unsupervised adaptation)。现在虽然已经有一些自适应的算法了，但是它们相对来说自适应的速度比较慢，或者需要较多的数据。有没有办法做到更快的自适应?就好像第一次跟一个口音很重的人说话的时候，你可能开始听不懂，但两三句话后你就可以听懂了。大家也在寻找像这种非常快还能够保证良好性能的自适应方法。快速自适应从实用的角度来讲还是蛮重要的。因为自适应确实在很多情况下能够提升识别率。

　　通过对语音识别发展趋势的详细分析得知随着语音识别技术不断提升，这些问题在未来可以不断得到改善，语音识别市场潜力还将继续上升。研究机构指出，2015年全球语音识别市场规模为61.9亿美元，预计到2020年可以接近200亿美元。以上便是笔者对语音识别发展趋势的详细分析了。