英语识别语音

（English Speech Recognition）是一种将人类语音转换为可理解的文本形式的技术。它是人工智能领域的一个重要应用，利用机器学习和语音信号处理等技术，使计算机能够理解和识别人类的语音输入。

英语识别语音的分类可以根据应用场景和技术方法进行划分。根据应用场景，可以分为离线语音识别和在线语音识别。离线语音识别是指将语音数据保存在本地进行处理和识别，适用于一些对实时性要求不高的场景。在线语音识别则是通过网络实时传输语音数据进行处理和识别，适用于需要实时反馈的场景。

根据技术方法，英语识别语音可以分为基于统计模型的方法和基于深度学习的方法。基于统计模型的方法主要利用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）进行语音识别，通过建立声学模型和语言模型来实现识别。而基于深度学习的方法则利用深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）或循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）等模型进行语音特征提取和识别，具有更好的识别准确率和鲁棒性。

英语识别语音在许多领域都有广泛的应用。其中，语音助手是最常见的应用之一，如智能音箱、智能手机的语音助手等。此外，英语识别语音还可以应用于语音转写、语音指令控制、语音搜索、语音翻译等场景。

腾讯云提供了一系列与英语识别语音相关的产品和服务。其中，腾讯云语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）是一项在线语音识别服务，可将语音转换为文本，支持多种语言和方言，具有高准确率和低延迟的特点。您可以通过腾讯云语音识别产品介绍页面（https://cloud.tencent.com/product/asr）了解更多信息。

请注意，以上答案仅供参考，具体产品和服务选择还需根据实际需求进行评估和决策。