语音识别基础框架经历了怎样的演变？

现代语音识别可以追溯到1952年，Davis等人研制了世界上第一个能识别10个英文数字发音的实验系统，从此正式开启了语音识别的进程。语音识别发展到今天已经有70多年，但从技术方向上可以大体分为三个阶段。

下图是从1993年到2017年在Switchboard上语音识别率的进展情况，从图中也可以看出1993年到2009年，语音识别一直处于GMM-HMM时代，语音识别率提升缓慢，尤其是2000年到2009年语音识别率基本处于停滞状态。2009年随着深度学习技术，特别是DNN的兴起，语音识别框架变为DNN-HMM，语音识别进入了DNN时代，语音识别精准率得到了显著提升。

2015年以后，由于“端到端”技术兴起，语音识别进入了百花齐放时代，语音界都在训练更深、更复杂的网络，同时利用端到端技术进一步大幅提升了语音识别的性能，直到2017年微软在Swichboard上达到词错误率5.1%，从而让语音识别的准确性首次超越了人类，当然这是在一定限定条件下的实验结果，还不具有普遍代表性。

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