语音识别系统可以分为以下几类：1.基于规则的语音识别系统：这种系统使用事先定义好的语法和规则，通过匹配语音输入与规则模型进行识别。深度学习模型具有较强的自我学习能力和适应能力，目前已经成为主流的语音识别技术。这种系统通常采用编码器-解码器结构，可以同时进行语音识别和语音合成。这些类别并不是互斥的，现实中的语音识别系统常常是综合使用多种方法和技术的混合系统。
语音识别系统可以分为以下几类：
1. 基于规则的语音识别系统：这种系统使用事先定义好的语法和规则，通过匹配语音输入与规则模型进行识别。优点是准确率高，但是需要人工编写规则，适用范围较窄。
2. 统计模型的语音识别系统：这种系统使用概率统计模型进行语音识别，常用的模型包括隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)和条件随机场(Conditional Random Field, CRF)等。该类系统需要进行大量的训练，适用范围较广。
3. 深度学习的语音识别系统：这种系统利用深度神经网络(DNN)或递归神经网络(RNN)等深度学习模型进行语音识别。深度学习模型具有较强的自我学习能力和适应能力，目前已经成为主流的语音识别技术。
4. 端到端的语音识别系统：这种系统直接将语音输入映射为文本输出，不需要中间的语音特征提取和语音识别模型。这种系统通常采用编码器-解码器结构，可以同时进行语音识别和语音合成。
这些类别并不是互斥的，现实中的语音识别系统常常是综合使用多种方法和技术的混合系统。
