上下文嵌入用于机器翻译和语音识别的应用领域有许多。

  在机器翻译中，上下文嵌入被用于提高翻译的准确性和流畅度。传统的机器翻译系统通常使用基于短语的模型，只考虑局部的上下文信息。然而，当前的神经网络翻译模型使用上下文嵌入技术，能够在语境中更好地理解单词和句子的含义。模型将源语言句子通过编码器模块转化为连续的上下文嵌入表示，然后解码器模块根据这些表示生成目标语言翻译。上下文嵌入可以捕捉到句子内部的词序信息以及句子间的依赖关系，从而增强翻译的准确性和流畅度。

  在语音识别中，上下文嵌入常用于改善语音识别系统的性能。语音信号在识别前通常要进行特征提取，将其转化为可以被机器学习算法处理的形式。传统的语音识别系统使用静态特征，只考虑当前帧的信号。然而，当前的深度学习语音识别系统在特征提取时，会利用上下文嵌入技术将当前帧与前后几帧的信息结合起来。这使得模型能够更好地理解音频信号的上下文信息，从而提高识别的准确性和鲁棒性。通过在训练过程中使用上下文嵌入，模型能够对整个语音输入序列进行建模，考虑到在时间和频率上的相关性。

  总而言之，上下文嵌入在机器翻译和语音识别中的应用可以提高系统的性能，使得系统能够更好地理解句子或语音信号的上下文信息，从而改善翻译的准确性和流畅度，提高语音识别的准确性和鲁棒性。