基于卷积神经网络的汉语语音识别有什么背景？详细一点

汉语语音识别是指通过计算机系统自动识别汉语发音的过程。在过去，传统的语音识别系统主要基于高斯混合模型（GMM）和隐马尔可夫模型（HMM）等传统机器学习算法。然而，这些方法存在一定的局限性，如准确率低、鲁棒性差等问题。随着深度学习技术的发展，基于深度神经网络的语音识别系统得到了广泛关注。

卷积神经网络（CNN）是一种最初用于图像处理的神经网络模型，它具有平移不变性和层级结构等优势。在汉语语音识别中，CNN可以用于提取语音特征，如谱图、梅尔倒谱系数（MFCC）等。同时，CNN还可以用于声学模型的训练，以提高汉语语音识别系统的准确率和鲁棒性。基于CNN的语音识别系统已经在多个领域得到了广泛应用，如语音识别、说话人识别和语音情感识别等。

总之，基于卷积神经网络的汉语语音识别是一种新兴的技术，它具有许多优势，如高准确率、鲁棒性强等，逐渐成为语音识别领域的主流技术之一。