随着人工智能的快速发展,智能化场景在人们日常工作生活中所占比重越来越大,人机之间无障碍语言交流的需求变得越来越迫切。语音识别技术作为实现人机语言交流的关键技术之一,一直是人工智能的热点研究领域,其技术的发展和革新备受关注。相比于传统语音识别方式,基于深度学习的端到端语音识别技术实现了从输入声学特征直接映射到字词序列,使得构建语音识别系统的过程更加简洁。近些年,市场上语音识别的产品越来越多,其中端到端的语音产品在逐渐增多。根据对需求的深入分析,确定了基于端到端的中文语音识别的设计方案,将系统划分为四大模块,并对每个模块进行开发和部署。整个系统中最核心的模块是语音的识别模块,此模块通过使用迁移学习的方法,对基于CTC的深度卷积神经网络进行训练,获得了中文语音识别的编码和解码模型,再结合4元语言模型完成对语音识别模块的搭建。之后,使用Flask应用框架,前端技术和SQLite数据库等技术,结合系统需求和功能模块设计,实现了中文语音识别系统的整体开发。最后,全面地对识别系统进行了测试,验证了系统功能的完整性。此外,针对端到端语音识别模型在实际场景中的性能表现进行了评估,并对评估结果进行了具体分析。本文的中文语音识别系统满足了两大设计目标,第一,对端到端的卷积神经网络语音识别模型训练和部署,并对其作性能评估;第二,可以实现对用户上传的中文语音数据进行收集,可用于丰富语音识别模型的训练数据集,有利于后续对模型的改进和优化。