6. 端到端语音识别的挑战与局限

文档摘要

端到端语音识别的挑战与局限端到端（End-to-End, E2E）语音识别系统通过单一神经网络直接将原始音频信号映射为文本，省去了传统混合系统中声学模型、发音词典和语言模型的复杂级联结构。尽管近年来在性能和部署便捷性方面取得了显著进展，但E2E系统在实际应用中仍面临诸多挑战与局限。 6.1 数据依赖性强端到端模型通常需要大量高质量的标注语音数据进行训练，才能达到与传统系统相当甚至更优的性能。在低资源语言或特定领域（如医疗、法律）场景下，标注数据稀缺，导致模型泛化能力受限。虽然自监督预训练（如wav2vec 2.0、Whisper）在一定程度上缓解了数据依赖问题，但微调阶段仍需一定规模的有监督数据，且跨领域迁移效果不稳定。 6.