该文主要针对当前一般的语音识别系统对语音的动态特性把握不够,不能有效地提高语音识别率的情况,利用循环神经网络(RNN)具有循环连接能够把握语音动态特性的特点建立语音识别系统,不但可以克服上述缺点同时又能利用神经网络的优点,从而提高语音识别系统的识别能力.该文首先讨论了循环神经网络与当前常用的语音识别模型间的差别,指出了常用语音识别系统的不足,即对语音所做的假设不完全合适,同时指出使用循环神经网络可祢补上述不足.然后又给出了RNN语音识别系统的组成结构及训练方法,并给出简化训练过程的具体方法.根据实验指出使用RNN语音识别系统可以提高语音识别率,同时又给出了循环神经网络用于语音识别中的一些限制和所面临的问题.最后讨论了循环神经网络用于语音识别的前景及方向,指出循环神经网络对语音识别的研究有着重要作用,可望成为将来识别的重要工具.