人类语音识别技术是指将人的语音信号转换成计算机可读的文本或命令，并且在这个过程中进行语音信号处理、信号分析、特征提取和模型训练的技术。随着人工智能技术的快速发展，人类语音识别技术也不断进步，其发展趋势主要体现在以下几个方面。
1.深度学习技术的应用
近年来，深度学习技术得到了广泛的应用，特别是在语音识别领域。深度学习技术通过构建深度神经网络，能够从大量的语音数据中提取出高质量的语音特征，从而实现更加准确和高效的语音识别。这种技术的发展趋势在于进一步将深度学习技术与更复杂的语音场景相结合，如多说话人语音识别、咳嗽声识别等。
2.端到端的语音识别系统
端到端的语音识别系统是指将传统的语音处理和特征提取过程省略掉，仅通过输入语音信号和输出文本之间的映射完成语音识别。这种系统具有更加简单、高效的特点，并且可以减少模型的误差。随着技术的发展，端到端的语音识别系统将成为未来的主流方向。
3.跨语种语音识别
跨语种语音识别是指将一种语言的语音信号转换成另一种语言的文本或命令的技术。这种技术的应用范围十分广泛，在国际贸易、外交、旅游等领域具有重要的意义。跨语种语音识别技术的发展趋势在于挖掘更多语言之间的关系，并且提出更加合理、高效的跨语种语音识别算法。
4.多模态语音识别
多模态语音识别是指通过结合多种语音信息和其他感知数据（如图像、视频、手势等）来提高语音识别的质量和效率。这种技术可以从多个角度获取不同类型的信息，从而更好地理解语音的含义。未来多模态语音识别的发展趋势在于进一步研究多感知信息之间的关系，并且实现更加精准的多模态语音识别。
5.语音情感识别
语音情感识别是指对语音信号中所包含的情感进行分析和识别，如喜悦、悲伤、愤怒等等。这种技术具有广泛的应用场景，在娱乐、心理研究、医疗等领域都有着重要的作用。未来语音情感识别的发展趋势在于加强与自然语言处理技术的结合，并且实现更加准确的情感分析。
综上所述，人类语音识别技术的发展趋势主要包括深度学习技术的应用、端到端的语音识别系统、跨语种语音识别、多模态语音识别以及语音情感识别等。这些发展趋势必将推动人类语音识别技术不断进步，为我们的日常生活带来更多便捷和舒适。