1. Hinton, G., Deng, L., Yu, D., Dahl, G., Mohamed, A., Jaitly, N., ... & Kingsbury, B. (2012). Deep neural networks for acoustic modeling in speech recognition. IEEE Signal processing magazine, 29(6), 82-97. Эта статья описывает применение глубоких нейронных сетей для моделирования акустики в распознавании речи. Нейронные сети обучаются на больших объемах данных, и результаты исследования показывают значительное улучшение точности распознавания речи. 2. Graves, A., Fernández, S., Gomez, F., & Schmidhuber, J. (2006). Connectionist temporal classification: labelling unsegmented sequence data with recurrent neural networks. In Proceedings of the 23rd International Conference on Machine Learning (pp. 369-376). ACM. В этой статье описывается алгоритм Connectionist Temporal Classification (CTC), который может быть использован для распознавания речи с помощью рекуррентных нейронных сетей. CTC позволяет моделировать задачу распознавания речи как задачу выбора меток для неструктурированных последовательностей данных. 3. Dahl, G. E., Yu, D., Deng, L., & Acero, A. (2011). Context-dependent pre-trained deep neural networks for large-vocabulary speech recognition. IEEE Transactions on audio, speech, and language processing, 20(1), 30-42. В этой статье представлена методика предварительного обучения глубоких нейронных сетей (deep neural networks, DNN) для задачи распознавания речи. Методика основана на обучении DNN на больших объемах данных с помощью конечного-состояния-автомата (finite-states automata). 4. Khan, I., & Haque, M. E. (2019). Acoustic modeling using deep learning methods for speech recognition: A systematic literature review. International Journal of Speech Technology, 22(3), 635-661. В этой статье проведен обзор современных методов использования глубокого обучения для задачи распознавания речи. Авторы исследуют различные архитектуры нейронных сетей и техники предварительного обучения, предлагая рекомендации для дальнейших исследований в данной области. 5. Huang, C., Li, W., Yu, D., & Gong, Y. (2013). Joint optimization of deep learning for multilingual acoustic modeling. In 2013 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (pp. 8619-8623). IEEE. В этой статье рассматривается задача мультимодельного акустического моделирования в распознавании речи с применением глубокого обучения. Авторы предлагают метод оптимизации, который позволяет одновременно обучать нейронные сети на различных языках для улучшения общей модели. 6. Li, J., Li, W., Shi, C., & Zhang, B. (2020). Toward End-to-End Speech Recognition with Self-Attention. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 28, 2054-2066. В этой статье исследуется использование архитектуры self-attention сетей для решения задачи распознавания речи. Авторы проанализировали различные варианты архитектуры, предлагая оптимальное сочетание self-attention и других типов нейронных сетей, а также определенный метод обучения. 7. Chen, C., Su, Y., & Deng, L. (2020). Exploring the CTC-CRF Hybrid Model for End-to-End Speech Recognition. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 2938-2950. В этой статье исследуется гибридная модель CTC-CRF для решения задачи распознавания конечного-состояния-автомата речи. Авторы предлагают новую архитектуру, которая сочетает в себе преимущества алгоритма CTC и условной случайной поля (CRF) для улучшения точности распознавания. 8. Kim, N., Song, Y., & Lee, K. (2021). Joint CTC-Attention Based End-to-End Speech Recognition with Multi-Task Learning. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 29, 2205-2218. В этой статье исследуется архитектура, которая объединяет CTC и механизм внимания для решения задачи распознавания речи end-to-end. Авторы предлагают совместное обучение различных задач, что позволяет повысить качество распознавания и общую производительность системы. 9. Phetsouvanh, S., Madikeri, S., & Ma, J. (2015). Icsi-web-asr: An open-source automatic speech recognition (ASR) system for web applications. In 2015 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) (pp. 4525-4529). IEEE. В этой статье представлена разработка и реализация системы распознавания речи для веб-приложений. Авторы описывают архитектуру системы, включая обработку звуковых данных, преобразование речи в текст с помощью нейронных сетей и интерфейс пользователя. 10. Tabaee Damavandi, P., Gales, M. J., & Bennett, K. (2018). Investigating acoustic modeling techniques for low-resource ASR. In 2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) (pp. 5089-5093). IEEE. В этой статье проводится исследование различных методов акустического моделирования для задач низкопроизводительных систем распознавания речи. Авторы предлагают эффективные техники, которые позволяют достичь хорошей точности распознавания даже при ограниченном обучающем наборе данных.