本文探讨了基于深度学习的自动语音识别（ASR）系统在标点符号和大小写恢复方面的改进方法。研究表明，卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BLSTM）和变形金刚模型等技术显著提高了标点预测的准确性和解码速度。同时，领域特定数据和动态解码窗口的方法有效解决了过度分段问题，提升了整体性能。