高级语音识别技术教程 💡

1. 端到端语音识别模型 🗂️

端到端模型通过深度学习直接将音频信号转化为文本，省去传统ASR系统的复杂流程。常见框架包括：

• Transformer架构（如Wav2Vec2）
• CTC损失函数优化对齐问题
• 注意力机制提升长时依赖建模能力

2. 噪声抑制技术 🧹

在复杂声学环境下，需通过以下方法提升识别鲁棒性：

• 谱减法（Spectral Subtraction）
• 深度学习降噪（如使用Conv-Tasnet）
• 自适应滤波结合环境建模

3. 多语言语音识别 🌍

支持跨语言识别的关键技术：

• 语言模型融合（Language Model Fusion）
• 迁移学习（Transfer Learning）应用
• 统一声学模型训练

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