语音识别技术是一种将人的语音信号转换为文字的技术。随着人工智能和机器学习的发展，语音识别技术已经取得了很大的进步。目前，语音识别输入文字的方法主要有以下几种：
1. 基于深度学习的语音识别方法：这种方法主要依赖于神经网络模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。这些模型能够从语音信号中提取特征，并生成对应的文本。例如，Google的DeepMind团队开发的语音识别系统使用了基于CNN的模型来识别不同语言的语音。
2. 基于声学模型的语音识别方法：这种方法主要依赖于声学模型，如隐马尔可夫模型（HMM）和概率波形模型（PPM）。这些模型能够从语音信号中提取特征，并生成对应的文本。例如，IBM的Watson语音识别系统使用了基于HMM的模型来识别不同语言的语音。
3. 基于统计模型的语音识别方法：这种方法主要依赖于概率统计模型，如隐马尔可夫模型（HMM）和最大熵模型（MEM）。这些模型能够从语音信号中提取特征，并生成对应的文本。例如，Microsoft的Cortana语音识别系统使用了基于HMM的模型来识别不同语言的语音。
4. 基于混合模型的语音识别方法：这种方法结合了多种模型的优点，以提高识别准确率。例如，Google的DeepSpeech语音识别系统采用了基于HMM和CNN的混合模型来识别不同语言的语音。
5. 基于端到端学习的语音识别方法：这种方法通过训练一个端到端的神经网络模型来实现语音识别。例如，Google的TensorFlow Speech API就是一个基于端到端学习的语音识别工具。
6. 基于注意力机制的语音识别方法：这种方法通过引入注意力机制来提高识别准确率。例如，Google的BERT模型就是一种基于注意力机制的预训练模型，可以用于语音识别任务。
7. 基于多模态融合的语音识别方法：这种方法结合了多种模态的信息，如语音、文字和图像等。例如，Microsoft的Azure Speech-to-Text API就支持将语音转换为文本，并将文本与图片进行融合，以提供更丰富的信息。
8. 基于强化学习的语音识别方法：这种方法通过训练一个强化学习模型来实现语音识别。例如，Google的Dialogflow是一个基于强化学习的智能助手平台，可以通过对话来理解用户的指令并执行相应的操作。
9. 基于自然语言处理技术的语音识别方法：这种方法通过训练一个自然语言处理模型来实现语音识别。例如，Microsoft的LUIS是一个基于自然语言处理技术的聊天机器人平台，可以通过对话来理解用户的指令并执行相应的操作。
10. 基于云计算的语音识别方法：这种方法通过将语音识别任务部署在云端来实现。例如，Amazon Polly是一个基于云计算的语音识别服务，可以将语音转换为文本并发送回用户。
总之，语音识别输入文字的方法有很多种，每种方法都有其优缺点。根据实际需求和应用场景选择合适的方法是非常重要的。
