通过深度学习等技术让计算机具有更强的语音识别能力并对输入的声音进行处理转换成自然语言文本形式的技术体系及相关开源平台和工具的简要介绍了是哪些啊？

语音识别技术是使计算机能够识别和理解人类语音的一种技术。它可以将声音信号转换成文本形式，以便于计算机进一步处理和分析。近年来，随着深度学习技术的发展，语音识别技术得到了显著的提升。

深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它可以通过大量的数据训练来自动提取特征，从而实现更准确的语音识别。在语音识别领域，深度学习技术已经被广泛应用，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。

除了深度学习技术，语音识别技术还包括声学模型和语言模型等。声学模型用于将声音信号转换成音素序列，而语言模型则用于评估音素序列的可能性。目前，有许多开源平台和工具可以用于语音识别，例如Kaldi、TensorFlow和PyTorch等。

深度学习技术为语音识别技术的发展提供了强大的支持。通过使用深度学习等技术，计算机可以更准确地识别和理解人类语音，并将声音信号转换成自然语言文本形式。