小小小小小心
做好嘈杂环境的语音识别，难点是如何将杂音与人声分离。传统的音频识别需要人工设计模块，并依靠Hidden Markov Models，常常需要大量的人力和经验来调整模型噪音和语音变异。未来的主要研究方向是，通过深度学习来替代Hidden Markov Models，如基于递归神经网络的深度神经网络（DNN）进行声学建模，使得语音识别系统变得更为简单。日立公司宣称自己已经研发出一项新技术，利用对话音量比杂音变化较少的特点，将杂音与话音进行分离。 
应着重对国内外相关文献中的结果与观点作出讨论，表明自己的观点，尤其不应回避相对立的观点。论文的讨论中可以提出假设，提出本题的发展设想，但分寸应该恰当，不能写成“科幻”或“畅想”。
