计算机语音识别（Computer Speech Recognition，简称 CSR）是一种将人类的语音信号转换为文本的技术。这种技术在许多领域都有广泛的应用，如自动语音识别、语音助手、智能客服等。
CSR 可以分为两类：基于模型的和基于数据的。基于模型的方法使用预先训练好的模型来识别语音信号，而基于数据的方法则使用大量的语音数据来训练模型。
1. 基于模型的方法：这种方法使用深度学习技术，如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）。这些模型可以从大量的语音数据中学习到语音信号的特征，然后将其与目标语音进行比较，以确定其是否为同一语音。
2. 基于数据的方法：这种方法使用大量的语音数据来训练模型，以便更好地理解语音信号。这种方法通常需要更多的计算资源，但可以在更短的时间内获得更好的性能。
3. 端到端的方法：这种方法将语音识别视为一个整体任务，从输入的语音信号开始，直接输出对应的文本。这种方法可以更好地处理噪声和背景噪音，但可能需要更多的计算资源。
4. 混合方法：这种方法结合了上述两种方法的优点，以提高语音识别的性能。例如，可以使用基于模型的方法来提取语音特征，然后使用基于数据的方法来训练模型。
5. 自适应方法：这种方法根据输入的语音信号和上下文信息来调整模型的参数，以提高语音识别的性能。这种方法可以更好地处理不同的口音和方言，但可能需要更多的计算资源。
6. 半监督学习方法：这种方法使用少量的标注数据和大量的未标注数据来训练模型。这种方法可以减少对大量标注数据的依赖，同时提高语音识别的性能。
7. 注意力机制：这种方法通过关注语音信号中的不同部分来提高语音识别的性能。这种方法可以更好地处理长句子和复杂的语境，但可能需要更多的计算资源。
总之，计算机语音识别是一个复杂的领域，涉及多种技术和方法。随着深度学习技术的发展，语音识别的性能得到了显著提高，但仍有许多挑战需要解决，如噪声抑制、背景噪音、口音和方言的处理等。
