语音识别作为自然语言处理中的一项核心任务，近年来取得了长足的进展，尤其是在深度学习技术的推动下。在语音识别任务中，Recurrent Neural Networks (RNN) 尤其是其变体——长短期记忆网络（LSTM），展现出了卓越的性能。本文从语音识别的基本概念出发，详细介绍了RNN和LSTM的基础结构及其在语音识别中的应用。通过分析其工作原理、优缺点及其在处理长序列输入时的表现，本文还探讨了LSTM如何解决传统RNN在处理长期依赖问题时的局限性。文章通过理论和实际应用案例，进一步展示了LSTM如何在现