基于深度学习的语音识别技术是一种新兴的语音识别技术，其研究热点是如何进行端到端的语音识别。

在这种技术中，深度学习算法如循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）等被用于建立语音识别模型。这些模型可以直接将语音输入转化为文本输出，而不需要任何中间的符号匹配或规则限制。

基于深度学习的语音识别技术具有很多优点。首先，它可以自动处理语音信号的预处理、特征提取和建模，从而提高了语音识别的准确性和鲁棒性。其次，它可以利用大数据和大规模语料库进行训练，从而提高模型的泛化能力和适应能力。最后，它可以实现端到端的语音识别，从而提高了语音识别的效率和自然度。

基于深度学习的语音识别技术的应用场景非常广泛，包括语音助手、智能客服、智能家居、游戏互动和实时翻译等。在这些应用场景中，用户可以通过语音输入与计算机进行交互，实现各种任务，如查询信息、播放音乐、设定闹钟、进行语音翻译等。同时，基于深度学习的语音识别技术还可以应用于语音合成等领域，从而实现语音信号的转换和处理。