总结起来，自动语音识别的突破性进展在于提高了语音识别精度、实时性和交互能力，增强了跨语言交流能力，并拓展了应用场景。
自动语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）人机语言交流的突破性进展包括以下几个方面：
1. 高精度语音识别：近年来，随着深度学习等技术的发展，语音识别精度大幅提升。传统的基于高斯混合模型的方法已经被逐渐替代，新的端到端的神经网络模型能够更准确地识别和转换语音。
2. 实时语音识别：以前的语音识别系统通常需要将一段语音完整传输后才能进行识别，而现在的系统可以实时边录入边识别，大大提高了交互速度和用户体验。
3. 增强语音交互能力：语音交互除了能够进行简单的指令识别外，还可以实现更复杂的对话和交流。深度学习模型的广泛应用使得系统能够理解更加复杂的语义和上下文信息，从而进行更智能的人机对话。
4. 增强跨语言交流能力：自动语音识别系统在解决跨语言交流中的问题方面也有突破。例如，通过实时翻译系统，语音识别系统可以将一种语言的语音识别为另一种语言的文字，并实时将识别结果进行翻译，实现跨语言交流。
5. 支持多种应用场景：自动语音识别的应用场景也越来越多样化。除了智能音箱、智能手机等消费电子产品上的应用外，它还广泛应用于语音助手、智能客服、无人驾驶汽车、医疗辅助诊断等领域，使得人机交互更加便捷和高效。
总结起来，自动语音识别的突破性进展在于提高了语音识别精度、实时性和交互能力，增强了跨语言交流能力，并拓展了应用场景。这些进展使得人机语言交流更加智能化、便捷化，并且能够适应更广泛的使用场景。
