声学模型是语音识别系统的核心组件之一，主要任务是将音频信号转化为文本特征。以下是关键知识点：

1. 基础概念

  • 声学模型通过深度学习技术学习语音的声学特性
  • 常用输入：梅尔频谱图（Mel-Spectrogram）、滤波器银行（Filter Bank）
  • 输出：音素（Phone）或子词单元（Subword）的概率分布
  • 📌 关联技术：深度学习基础 是理解声学模型的前提

2. 主流模型架构

  • RNN-based（如 LSTM、GRU）
    • 适合时序数据建模
    • RNN
  • CNN-based（如 Temporal Convolutional Network）
    • 擅长捕捉局部特征
    • CNN_Transformer
  • Transformer
    • 通过自注意力机制处理长距离依赖
    • Transformer

3. 训练与优化

  • 使用 CTC（Connectionist Temporal Classification） 损失函数对齐语音和文本
  • 常见优化技术：数据增强（如添加噪声）、多任务学习
  • 🚀 扩展实践：语音识别实战项目 可深入探索

4. 应用场景

  • 语音助手（如 Siri、小爱同学）
  • 自动字幕生成
  • 情感分析（通过语音特征判断情绪）
  • 🤖 技术延伸：自然语言处理 与声学模型的结合

通过不断优化声学模型，可以显著提升语音识别的准确率和鲁棒性。建议结合 深度学习框架教程 实践相关模型！