3. 端到端语音识别的核心原理

文档摘要

端到端语音识别的核心原理端到端语音识别的核心原理端到端（End-to-End）语音识别模型彻底改变了传统语音识别系统的范式，它不再依赖于复杂的模块化设计（如声学模型、发音词典、语言模型），而是将整个识别过程统一在一个深度学习网络中。这种方法的根本优势在于其简化性、鲁棒性以及对数据驱动学习的天然适应性。 3.1 基本思想：直接从声学特征到文本序列映射端到端语音识别的基本思想是直接将输入的声学特征序列映射到输出的文本序列。这意味着模型学习一个复杂的非线性函数，该函数能够直接理解声波中的语音信息并将其转化为对应的文字。在传统的语音识别系统中，这个过程被分解为多个独立的步骤：特征提取：将原始音频波形转换为声学特征（如MFCC、FBank）。