本专题系统讲解了如何利用SpringBoot集成音频识别技术，涵盖了从基础配置到复杂应用的方方面面。通过本文，读者可以了解到在智能语音填单、智能语音交互、智能语音检索等场景中，音频识别技术如何有效提升人机交互效率。无论是本地存储检索，还是云服务的集成，丰富的应用实例为开发者提供了全面的解决方案。继续深入研究和实践这些技术，将有助于推动智能应用的广泛普及和发展，提升各类业务的智能化水平。
深度学习在语音识别中的应用概述
深度学习在语音识别中取得了显著的成果，基于神经网络的模型能够有效地处理复杂的音频信号，将其转化为文本或执行其他任务。常用的深度学习模型有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变种，例如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。
TensorFlow作为一个强大的深度学习框架，提供了构建和训练语音识别模型的工具。而Spring Boot能够简化模型的部署和服务化，方便将语音识别能力集成到实际应用中。
配置SpringBoot与TensorFlow集成的步骤
项目配置
首先创建一个Spring Boot项目，并添加相关依赖。在pom.xml中添加以下依赖：
<dependencies>
<!-- Spring Boot 相关依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
<!-- TensorFlow Java 依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.tensorflow</groupId>
<artifactId>tensorflow</artifactId>
<version>2.7.0</version>
</dependency>
<!-- FastAPI 上传处理依赖 -->
<dependency>
<groupId>commons-fileupload</groupId>
<artifactId>commons-fileupload</artifactId>
<version>1.4</version>
</dependency>
</dependencies>