联邦学习是一种保护用户隐私的机器学习方法，它允许在多个设备上训练一个模型，而无需将数据集传输到一个集中式服务器上。在智能语音识别领域，联邦学习也被广泛应用。 在传统的语音识别中，通常需要将大量的语音数据集中到一个服务器上，然后用这些数据训练一个模型。这种方法存在隐私泄露的风险，因为用户的语音数据可能会被上传到服务器上。联邦学习通过在本地设备上训练模型，保护用户隐私，同时也减少了数据传输的成本。 在联邦学习中，每个本地设备上的模型都被称为客户端模型。在训练过程中，服务器将全局模型的参数发送到每个客户端，然后客户端使用本地数据更新模型参数，最后将参数更新发送回服务器。这个过程可以多次迭代，直到全局模型收敛。 在智能语音识别中，联邦学习的应用可以帮助用户保护隐私，同时还可以提高语音识别的准确率。由于语音数据通常是非常敏感的个人信息，使用联邦学习可以将数据保留在本地设备上，而不必上传到中央服务器上。同时，联邦学习可以使用大量的本地语音数据来训练模型，这些数据通常更加真实和多样化，因此可以提高语音识别的准确率。 总之，联邦学习是一种非常有前途的机器学习方法，在智能语音识别领域也有广泛的应用前景。

联邦学习方法通过在客户端和中心端间传递非原始数据的方法利用客户端语音样本进行学习。