常见语音芯片在语音识别技术的演进与突破，在人工智能、深度学习和声学模型等多方面取得了重要的进展。以下是常见语音芯片在语音识别技术方面的演进与突破：

1. 传统模式到深度学习：语音识别技术经历了从传统模式到深度学习的演进。传统模式主要依靠概率建模、高斯混合模型等传统方法，识别准确率有限。而随着深度学习技术的兴起，尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的应用，语音识别的准确率显著提高，实现了从声学模型到声学-语言联合模型的跨越。

2. 端到端学习：近年来，语音芯片中的语音识别技术开始采用端到端学习，这种技术能够直接从原始音频数据中学习并提取高级的音频特征，同时实现端到端的语音识别过程，简化了模型的设计和开发流程，提高了模型的准确性和实用性。

3. 跨语种和多方言识别：语音芯片在语音识别技术上的突破之一是跨语种和多方言识别的实现。通过深度学习模型和大规模数据的训练，语音识别技术能够逐渐实现跨语种和多方言的识别，极大地拓展了语音识别技术的适用范围。

4. 智能噪声抑制：为了提高在嘈杂环境下的识别准确性，语音芯片中的语音识别技术也在智能噪声抑制方面取得了一定的进展。通过智能算法和深度学习模型，能够在一定程度上抑制环境噪声，提高语音识别的可靠性。

5. 实时语音识别：随着技术的不断进步，语音芯片中的语音识别技术也实现了实时语音识别的突破。通过优化模型和算法，语音识别技术能够实时高效地处理语音信号，从而满足对实时性要求较高的应用场景，如智能音箱、电话客服等领域。

6. 情感识别：在语音识别技术的进展中，情感识别也逐渐成为一个重要的方向。语音芯片中的语音识别技术不仅能够识别语音信息的文字内容，还能够辨别其中的情感色彩，如喜悦、愤怒、悲伤等，为智能客服、情感交互等领域提供了更多的可能性。

随着人工智能和深度学习技术的不断发展，常见语音芯片中的语音识别技术取得了许多重要突破和进步，从传统模式到深度学习、端到端学习，以及在跨语种识别、智能噪声抑制、实时识别和情感识别等方面的应用，为语音识别技术带来创新。