在RTC Dev Meetup上，技术专家马志强就语音识别技术的最新研究进展及其在实际应用中的落地情况进行了深入分享。本次分享不仅涵盖了语音识别技术的核心算法突破与软硬件协同优化，还探讨了该技术在计算机软硬件技术开发与销售领域的广阔前景。

语音识别技术作为人工智能的关键分支，近年来在深度学习推动下取得了显著进步。马志强指出，当前研究重点已从传统的隐马尔可夫模型转向端到端的深度学习架构，如基于Transformer的模型大幅提升了识别准确率与实时性。多模态融合、小样本学习及自监督学习等方向成为前沿热点，使得系统在复杂环境下的鲁棒性不断增强。

在应用落地方面，语音识别已深度融入计算机软硬件的开发与销售链条。硬件层面，智能芯片与专用处理器的优化大幅降低了语音处理的功耗与延迟，为嵌入式设备（如智能音箱、车载系统、IoT设备）提供了可靠支持。软件层面，云原生架构与边缘计算的结合，使得语音交互API能够灵活部署，赋能企业级解决方案，例如客服机器人、会议转录工具及无障碍辅助系统。

马志强特别强调，技术落地需紧密围绕用户需求。在销售场景中，语音识别可用于智能客服分析客户意图，提升转化率；在开发环节，它能辅助编程工具实现语音指令控制，提高效率。隐私保护与低资源环境下的适配仍是行业挑战，需通过联邦学习与模型压缩等技术加以应对。

随着5G与边缘计算普及，语音识别将更深度赋能计算机软硬件生态。马志强建议开发者关注开源框架（如Kaldi、ESPnet）的更新，并探索与RTC（实时通信）技术的结合，以创造更沉浸式的交互体验。本次分享为从业者提供了兼具前瞻性与实用性的洞察，助力技术创新向市场价值的转化。