在语音识别领域，RNN（循环神经网络）有着广泛的应用场景。RNN是一种能够处理序列数据的神经网络模型，通过在网络中引入循环连接，使得网络可以记忆先前的输入信息。

  语音识别中的应用场景包括：

  1. 语音识别系统：RNN可以通过对语音信号进行建模，将语音转化为文本。RNN模型可以处理不定长的语音输入，并捕捉到语音信号中的时间序列特征。这种语音识别系统可以用于语音转写、语音控制等应用场景。

  2. 语音合成：RNN可以根据文本信息生成合成的语音信号。通过学习大量的文本和对应的语音数据，RNN可以在接收到一段文本输入时生成相应的语音输出。这种语音合成技术可以应用于无障碍通信、智能助手等领域。

  3. 语音情感分析：RNN可以对语音信号中的情感信息进行建模和分析。通过训练RNN模型，可以识别语音中的情感状态，如愤怒、喜悦、悲伤等。这种情感分析技术可以应用于客户服务、虚拟情感助手等场景。

  4. 语音识别辅助技术：RNN可以用于提高传统的基于GMM (Gaussian Mixture Model) 的语音识别系统的准确性。通过将RNN与GMM进行结合，可以有效地捕捉到语音信号中的上下文信息，提高语音识别的性能。

  总的来说，RNN在语音识别领域的应用场景非常广泛，可以用于语音转写、语音合成、情感分析等多个方面。通过不断的模型训练和改进，RNN在语音识别中的应用前景将会更加广阔。