摘要
随着科技的进步和社会的发展，英语学习越来越重要，而传统的英语学习方式存在诸多弊端，例如缺乏互动性、难以评估发音准确性等。
语音识别技术的快速发展为解决这些问题提供了新的思路。
基于语音识别技术的英语学习系统，可以模拟真实的语言环境，提供个性化的学习体验，有效提高学习效率。
本文首先介绍了语音识别技术和英语学习系统的相关概念，并回顾了语音识别技术的发展历程，分析了不同语音识别技术的优缺点。
接着，本文重点探讨了近年来国内外基于语音识别技术的英语学习系统的研究现状，包括系统架构、功能模块、关键技术等方面，并对现有研究的优势和不足进行了比较分析。
此外，本文还介绍了几种主流的语音识别技术在英语学习系统中的应用，例如深度神经网络、隐马尔可夫模型等，并探讨了其在实际应用中的效果和挑战。
最后，本文对基于语音识别技术的英语学习系统的未来发展趋势进行了展望，并提出了一些可行的研究方向。
关键词：语音识别；英语学习；深度学习；人机交互；个性化学习
#1.1语音识别技术语音识别技术（AutomaticSpeechRecognition，ASR）是指将人类语音信号转换为可理解的文本或命令的技术。
它涉及声学、语音学、语言学、信号处理、模式识别等多个学科，其目标是让机器能够“听懂”人类的语言。
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