它可以幫助人們不用手寫或打印就能把語音轉換成文字。這項技術通常用於日常生活中的各種應用，例如移動電話應用、汽車應用和醫療應用。
目前，英語語音識別到文本的技術已經發展得很好，並得到了廣泛的應用。隨著人工智能和大數據的發展，這項技術還會進壹步完善和發展。
傳統的英語語音識別轉文本方法是通過使用獨立的語音識別引擎來實現的。這種方法通常需要用戶在使用前進行壹些特定的設置，比如聲學模型、語言模型、字典等。
聲學模型是根據特定的聲學信號生成單詞序列的數學模型。語言模型是根據特定語言生成單詞序列的數學模型。詞典是壹種特定語言中使用的詞匯的集合。
在使用獨立引擎方法將英語語音識別轉換為文本時，通常會存在聲學模型無法準確生成單詞序列、語言模型無法準確生成單詞序列、詞典中包含的單詞無法覆蓋所有可能的情況、引擎對特定方言的兼容性差等問題。
神經網絡:
它是壹種人工智能方法，通過學習大量數據，實現對特定領域的準確理解。與傳統方法相比，神經網絡方法不依賴於特定聲信號、特定聲信號、特定聲信號、特定聲信號、特定聲信號。
特定聲信號、特定聲信號、特定聲音信號(如人聲)、特定通道(如廣告)或其他因素(如噪音)的明亮度。相反，它依賴於大量有標簽或無標簽的語音數據。因此，神經網絡方法在處理大規模語音資源方面具有很大的優勢。