语音识别方向的研0，零基础，该方向的学习路径是什么样子的呢?怎么样更容易入门，打好基础?
语音识别主要分为对声学信号的模式识别，以及通过文本分析对识别结果进行修正调整
学习路线：数学 - 模式识别 - 信号处理 - 深度学习 - 序列预测 - 编程等等
机械电子电工程学生一枚，考研，考电子工业、微电子技术和计算机科学专业方向好点。机械电子工程专业俗称机电一体化，是机械工程与自动化的一种。
机械电子工程专业包括基础理论知识和机械设计制造方法，计算机软硬件应用能力，能承担各类机电产品和系统的设计、制造、试验和开发工作。
机械电子工程是科技高速发展以及学科相互链接的产物，它打破了传统的学科分类，集诸多技术特点于一体。它的出现代表着新技术、新思想、新研究方式和新研究目标的产生。
各国的研究者们一直致力于明确机械电子工程的定义和概念，估算机电产业对国家和社会所带来的价值，并对机械电子学科的未来发展做出研究。以上内容参考百度百科——机械电子工程。
要学习语音识别，作为零基础的学习者，你可以按照以下路径来入门并打好基础：
学习机器学习基础知识：语音识别是机器学习领域的一个重要应用方向。了解机器学习的基本概念、算法和方法对于学习语音识别非常有帮助。可以推荐学习斯坦福大学吴恩达的《机器学习》课程，这门课程涵盖了机器学习的基本理论和实践内容，即使是零基础的学习者也能够通过学习并完成课程作业来掌握机器学习的基本概念和技巧。该课程在Coursera网站上提供，同时支持多种语言的字幕。 地址：https://www.coursera.org/learn/machine-learning
学习语音识别基础知识：了解语音识别的基本原理、常用算法和工具对于深入学习和实践非常重要。可以参考相关的教材、论文和开源项目，比如《基于深度学习的语音识别》一书和Kaldi开源语音识别工具包等。
学习信号处理和特征提取：语音信号经过预处理和特征提取后，才能用于语音识别。了解信号处理的基本概念和方法，以及语音特征提取的常用算法和技巧，对于理解和应用语音识别非常重要。可以学习相关的教材、论文和开源项目，比如《数字信号处理》一书和Librosa开源音频处理库等。
学习深度学习和神经网络：深度学习是近年来在语音识别领域取得重要突破的关键技术。了解深度学习的基本概念、神经网络的原理和常见的深度学习模型对于理解和应用语音识别非常重要。可以参考相关的教材、论文和开源项目，比如《深度学习》一书和TensorFlow开源深度学习库等。
实践项目：通过参与实践项目来巩固和应用所学的知识。可以选择一些公开的语音识别数据集，比如TIMIT和LibriSpeech等，使用机器学习和深度学习算法和工具，设计并实现自己的语音识别系统，从而深入理解并掌握语音识别的关键技术和方法。
希望以上建议对于你学习语音识别有所帮助。如果你有任何进一步的问题或需要更详细的解答，请随时提问。