常见的 ASR 技术和平台包括：

    Google Speech-to-Text：这是一个非常流行的 ASR 服务，提供高精度的语音转文本功能，广泛应用于各种语音助手和智能设备。

    Microsoft Azure Speech：微软的语音服务，也包括 ASR 技术，能够将语音识别转化为文本，并且支持多种语言和方言。

    Amazon Transcribe：这是亚马逊 AWS 提供的 ASR 服务，专注于语音转文本，并且能够处理不同场景的语音数据。

    DeepSpeech：这是 Mozilla 提供的开源 ASR 引擎，基于深度学习技术，致力于提供高质量的语音识别服务。

    Whisper：这是 OpenAI 提供的 ASR 系统，支持多种语言的语音识别。它采用了端到端的深度学习模型，能够处理复杂的语音输入，广泛用于语音转文本任务。

常用的NLU技术包括

传统机器学习方法（如SVM、Naive Bayes）、

深度学习模型（如LSTM、Transformer）、

预训练语言模型（如BERT、GPT）、

词嵌入技术（如Word2Vec、GloVe）、

自注意力机制、情感分析、命名实体识别（NER）、意图识别和槽位填充、文本生成与摘要等。

 

主流的NLG技术大多数基于Transformer架构，并通过预训练和微调方法来提高模型在不同生成任务中的表现。代表性的技术包括GPT系列、T5、BART、XLNet、DialoGPT

 

主流的TTS技术主要基于深度神经网络，特别是WaveNet、Tacotron系列、FastSpeech、DeepVoice系列和Parallel WaveGAN等，它们能够生成高质量、自然、流畅的语音。