多模态信息融合的语音识别技术具体特征是将语音信号与其他模态的信息（如视频、图像、文本等）进行融合，以提高语音识别的准确性和鲁棒性。首先，多模态信息融合的语音识别技术可以利用其他模态的信息来辅助语音信号的识别。例如，通过视频信息可以获取说话者的口型和面部表情，从而提供更准确的语音识别结果。同时，还可以利用图像信息来识别说话者的身份或环境背景，进一步提升语音识别的准确性。其次，多模态信息融合的语音识别技术可以利用其他模态的信息来增强语音信号的鲁棒性。例如，在嘈杂的环境中，语音信号可能会受到干扰，导致识别错误。而通过融合其他模态的信息，可以提供额外的上下文信息，帮助消除噪声干扰，从而提高语音识别的鲁棒性。此外，多模态信息融合的语音识别技术还可以利用其他模态的信息来提供更丰富的语义理解。通过融合文本、图像等信息，可以更准确地理解语音中的含义和意图，从而提供更智能化的语音识别服务。总之，多模态信息融合的语音识别技术具有利用其他模态信息辅助识别、增强鲁棒性和提供更丰富语义理解的特征。这些特征使得多模态信息融合的语音识别技术在实际应用中具有更高的准确性和可靠性。