编写一篇总结，内容为最近研究机器学习应用于语音识别技术的进展和挑战。
近年来，机器学习在语音识别技术方面取得了长足进展。其中，深度学习技术被广泛应用，使得语音识别准确率显著提高。同时，自然语言处理技术的发展也为语音识别提供了更好的支持。

然而，机器学习应用于语音识别技术仍存在一些挑战。首先，数据量对于机器学习模型的训练非常重要，但是语音数据集的建立成本高昂，并且存在数据不平衡的问题。此外，口音、背景噪音等因素的干扰也会影响语音识别准确率，需要进一步优化模型。

除此之外，语音识别技术在某些场景下依然存在一定的误差率，如人类的口误、语调变化等因素。针对这些问题，未来研究应该更关注于打破语音识别的技术瓶颈，提高准确率，以更好地满足现代社会对于语音识别技术的需求。