对于这个问题，目前的主要解决方法是语音识别和麦克风阵列相结合。通过阵列信号处理技术，增强多通道语音技术，而后利用深度学习的方法进行声学建模。当然，这种方案有待于进步和优化，并且要考虑多方面的问题。如怎样将阵列信号处理技术和深度学习方法相结合，利用阵列信号处理的相关知识指导深度神经网络的结构设计，以便直接从多通道语音信号中学习多通道语音增强方法，而后和后端声学模型联合优化等。

另外，个体发音以及用词习惯都存在差异性，所以如何使得语音识别更加智能化也是一个问题。

可以看到，语音识别已经走到一个相对成熟的发展阶段，未来也会在应用级市场普及，但在发展过程中仍然存在许多瓶颈。

生物技术识别方式先进而便捷，但人们不免担心其中所涉及到的隐私问题。当然，目前语音识别技术并未大规模普及，但在那一天到来之前，人们需要弥补语音识别技术中存在的瓶颈。

（本文系作者个人研究之观点，不代表本报立场，作者系资深媒体人。）