在语音识别领域，卷积神经网络（CNN）被广泛应用，但其在这一领域中也面临着一些挑战。其中包括模型大小、数据量需求、噪声问题和实时性要求等方面的挑战。为了解决这些挑战，研究人员采取了一系列的方法和技术。首先，针对模型大小问题，研究人员通过设计更高效的CNN结构、引入注意力机制和剪枝技术等手段来减小模型规模。其次，在数据量需求方面，数据增强技术、迁移学习和半监督学习等方法被用于充分利用有限的数据资源。此外，针对噪声问题，研究人员提出了端到端的噪声鲁棒语音识别方法，通过将噪声建模整合到端到端系统中来提高鲁棒性。最后，在实时性要求方面，研究人员通过优化模型推理速度、设计轻量级模型和硬件加速器等方式来提高系统的实时性能。总的来说，通过不断探索和创新，研究人员正在逐渐克服CNN在语音识别中所面临的各种挑战，推动该领域取得新的突破和进展。