语音识别有什么最新的论文？

很抱歉，由于我的知识截止日期是2021年，因此无法告诉您最新的语音识别论文。但是，在我的知识范围内，可以推荐一些高被引用的论文：

1. "Deep Speech: Scaling up end-to-end speech recognition"
2. "Attention-based Large Vocabulary Continuous Speech Recognition"
3. "End-to-end Speech Recognition via Deep Convolutional Neural Networks"
4. "Connectionist Temporal Classification: Labeling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks".

这些论文对于语音识别领域的研究有很大的影响力。

相关问题

如何实现dnn语音识别

DNN（Deep Neural Network，深度神经网络）是现代语音识别中最成功的技术之一。下面是一个简单的DNN语音识别的实现步骤：

1. 数据预处理：准备语音数据集，将其分成训练集和测试集，并将其转换成适合DNN处理的格式。

2. 特征提取：从语音信号中提取特征，以便让DNN更好地学习。常用的特征提取方法包括MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）和FBank（Filter Bank）。

3. 模型构建：使用Keras、PyTorch等框架，构建一个DNN模型。模型的输入应该是特征向量，输出是语音识别结果。

4. 模型训练：使用训练集进行模型训练，调整模型的参数，使其适应数据集。

5. 模型测试：使用测试集测试模型的性能，计算准确率和错误率等指标，以评估模型的表现。

6. 模型应用：将模型应用于实际语音识别任务中，例如语音助手、智能家居等场景。

这只是一个简单的DNN语音识别实现步骤，实际上还有很多细节需要考虑。如果想深入学习DNN语音识别，建议阅读相关的研究论文和教材，并尝试实现一些经典的DNN语音识别模型，例如DeepSpeech、Listen-Attend-Spell等。

CNN语音识别推荐文件

以下是一些CNN语音识别的推荐文件：

1. "Speech Recognition with Deep Recurrent Neural Networks" by A. Graves and N. Jaitly

这篇论文介绍了一种基于深度递归神经网络的语音识别模型，该模型可以在语音识别任务上取得很好的效果。

2. "Convolutional Neural Networks for Speech Recognition" by O. Abdel-Hamid, A. Mohamed, H. Jiang, L. Deng, G. Penn, and D. Yu

这篇论文介绍了一种基于卷积神经网络的语音识别模型，该模型可以有效地处理语音信号的时域和频域特征。

3. "Deep Speech: Scaling Up End-to-End Speech Recognition" by A. Hannun, C. Case, J. Casper, B. Catanzaro, G. Diamos, E. Elsen, R. Prenger, S. Satheesh, S. Sengupta, A. Coates, and A. Ng

这篇论文介绍了一种端到端的语音识别模型，使用深度卷积神经网络进行特征提取和序列建模，取得了非常好的效果。

4. "A Comparison of Deep Neural Network Architectures for Automatic Speech Recognition" by G. Hinton, L. Deng, D. Yu, G. Dahl, A. Mohamed, N. Jaitly, A. Senior, V. Vanhoucke, P. Nguyen, T. Sainath, and B. Kingsbury

这篇论文比较了几种不同的深度神经网络架构在语音识别任务上的表现，包括深度递归神经网络、卷积神经网络和深度残差网络等。

5. "Advances in Joint CTC-Attention Based End-to-End Speech Recognition with a Deep CNN Encoder and RNN-LM" by X. Zhang, J. Liang, and Y. Gong

这篇论文介绍了一种基于深度卷积神经网络和递归神经网络的端到端语音识别模型，使用CTC和注意力机制进行建模，取得了非常好的效果。