要提高语音识别系统的准确率，可以尝试以下方法：

1丶数据预处理：清洗和标准化语音数据，去除噪音、录音质量较差的数据，并进行数据增强操作，例如通过变速、变音等手段生成更多的训练数据。

2丶特征提取：选择适当的特征提取方法，如MFCC(Mel频率倒谱系数)，以提取语音信号的有用特征。

3丶模型选择：根据任务需求选择合适的模型，如深度学习模型，如循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)等。

4丶模型训练：使用大量的标注语音数据进行模型训练，通过迭代训练来提高系统的准确率。

5丶调参优化：对模型的超参数进行优化调整，如学习率、批量大小、优化器等，以获得更好的性能。

6丶多模态信息：结合其他模态信息，如文本、图像等，来提供更多的上下文信息，以提高识别准确率。

7丶迁移学习：利用已经训练好的模型，如通用语音识别模型，进行迁移学习来提高新任务的准确率。

8丶模型融合：将多个独立的语音识别系统进行集成和融合，以提高整体的准确率。

9丶持续优化：监测系统的性能，通过定期更新和重新训练模型来持续优化和改进系统的准确率。

10丶数据标注质量控制：确保数据标注的准确性和一致性，避免人为错误对系统性能造成负面影响。