ASR（Automatic Speech Recognition）是指通过计算机程序对语音进行自动识别和解码的技术。在ASR领域，有很多研究热点。
以下是ASR语音识别的研究热点：
1. 语音端到端建模
语音端到端建模（end-to-end modeling）是近年来ASR的一个热点研究方向。传统的ASR系统通常采用基于GMM、HMM的传统语音识别建模方法，需要进行多个阶段的处理，可能会出现性能瓶颈。而语音端到端建模则通过深度学习技术实现了直接从语音信号到文本转录的自动识别方法。目前，基于深度学习的语音端到端建模方法已经在多项任务中取得了较好的性能。
举个例子，2020年，百度推出了一款基于端到端建模的智能交互语音技术，称为“百度多轮对话技术”。该技术使用了基于深度学习的语音端到端建模方法，实现了对文本的自动识别和语音合成，可以理解人类的意图，并且可以实现多轮对话。
2. 语音增强
语音增强（speech enhancement）是ASR领域的另一个研究热点。由于语音信号存在着噪声、回声等问题，在多噪声环境下，语音识别系统的性能会受到很大的影响。因此，语音增强技术的发展就变得尤为重要了。
举个例子，2021年，华南理工大学研究人员提出了一种基于深度学习的声学模型，用于对语音信号进行增强。通过对包括“人声”、“汽车”、“风扇”等在内的不同语音信号的测试，结果表明，这种增强方法的性能明显优于其他常见的语音增强方法。
综上所述，ASR领域的研究热点有很多，包括语音端到端建模、语音增强等。这些热点研究主要是针对传统语音识别技术存在的性能问题，通过引入深度学习等前沿技术实现了对语音信号的更精准识别和合成。