深度学习神经网络在语音识别中的应用主要集中在以下几个方面：
1. 语音识别的基本原理
语音识别是指利用语音机器对自然语音进行处理的技术。其基本流程包括信号采集、预处理、特征提取、端点检测和语音识别等步骤。在这个过程中，语音信号的可变性特点和噪声现象都会影响到语音识别的效率和结果。语音识别的成功在很大程度上取决于能否精准地提取语音信号的特征。
2. 语音信号预处理
语音信号预处理包括信号的采样、量化、预加重处理和分帧加窗。预加重处理主要是通过高通滤波器来完成，可以采用硬件或软件实现。预加重的目的是压制语音信号中的低频成分，增强高频成分，从而使信号更适合于语音处理。此外，还需完成语音帧序列特征提取，形成特征向量序列。
3. 语音信号特征提取
语音信号中包含多种特征参数，这些参数对语音识别至关重要。常用的特征参数包括线性预测倒谱系数（LPC）和美尔频率倒谱系数（MFCC）。这些参数能够帮助语音识别系统分析声道模型参数，从而提取出语音信号的特征。
4. 深度学习神经网络模型处理
深度学习神经网络模型在语音识别中的应用包括搭建语音样本库、改进神经网络模型以及应用人工神经网络对语音信号进行识别。其中，深度学习模型能够基于大规模历史数据训练和聚类，利用数学方法抽象建立对语音信息的处理方式。
在实验应用中，通常会使用美尔倒谱系数与美尔倒谱系数一阶差分的混合参数作为特征提取方法，并采用反向传播网络结构作为语音识别的神经网络模型。这一模型通过训练和学习的方式，使输入数据转换为适合神经网络处理的格式。
5. 学习率设置与抽样误差控制
在使用深度学习神经网络模型进行语音识别时，还需要注意学习率的设置。学习率不宜过高，以免导致模型无法稳定学习，也不宜过低，以免训练效率太低。通过调整学习率和采用适当的抽样误差控制方法，可以有效地提高模型的准确性和识别效率。
6. 端点检测与处理
语音端点检测的目的是定位语音段的开始和结束位置，从而准确地提取语音信息。在进行端点检测时，需要设置合适的帧长、帧移、短时平均能量的高门限和低门限等参数，以形成准确的语音端点检测仿真波形图。
在处理语音段、静音段和背景噪音时，需要对这些不同部分进行细致的特征提取与处理，以确保语音识别的准确性。这一过程包括语音信号的数字化采样、数字化的声学信号分析、时域端点侦测方式和参数设置等。
深度学习神经网络在语音识别中的应用涉及了信号处理、特征提取、模型搭建、参数优化等多个环节。通过这些环节的优化和调整，可以极大地提高语音识别的准确率和效率，从而满足大数据时代下人们对于语音数据处理的需求。
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