大模型在语音识别领域的创新主要体现在以下几个方面：
1. 深度学习技术的广泛应用：大模型通过深度学习技术，可以更好地理解和处理语音信号。例如，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习模型被广泛应用于语音识别任务中，大大提高了语音识别的准确率和速度。
2. 大规模数据集的应用：大模型可以通过大规模数据集进行训练，从而提高语音识别的准确性。例如，谷歌的BERT模型就是基于大规模的英文语料库进行训练的，其准确率达到了98%。
3. 多任务学习的应用：大模型可以通过多任务学习的方式，同时学习语音识别和其他相关任务，如语音合成、语音翻译等。这种跨任务学习的方法可以提高模型的性能和泛化能力。
4. 注意力机制的应用：大模型通过引入注意力机制，可以更好地关注输入信号中的关键点，从而提高语音识别的准确性。例如，Transformer模型就是基于注意力机制的一种深度学习模型，其在语音识别任务中取得了很好的效果。
5. 自监督学习和元学习的应用：大模型可以通过自监督学习和元学习的方法，从无标签的数据中学习到有用的知识，从而提高语音识别的准确性。例如，自监督学习的预训练方法已经在许多自然语言处理任务中取得了很好的效果。
6. 硬件加速的应用：随着硬件技术的发展，大模型的训练和推理过程可以在更短的时间内完成，提高了语音识别的效率。例如，GPU和TPU等硬件设备可以有效地加速深度学习模型的训练和推理过程。
7. 端到端的语音识别系统：大模型的发展使得端到端的语音识别系统成为可能。这种系统可以直接将语音信号转换为文本，而不需要经过其他步骤，如语音预处理、特征提取等。这种系统具有更高的效率和更好的用户体验。
总之，大模型在语音识别领域的创新主要体现在深度学习技术的应用、大规模数据集的应用、多任务学习和注意力机制的应用、自监督学习和元学习的应用、硬件加速的应用以及端到端的语音识别系统的实现等方面。这些创新使得语音识别技术得到了极大的发展，为人们提供了更加便捷和智能的语音交互体验。
