深度学习语音识别

目录

主流算法解析与联系

核心算法概览

算法演进与联系

当前主流应用

算法对比与选择建议

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主流算法解析与联系

核心算法概览

关键算法及其核心思想：

算法演进与联系

从CTC到RNN-T：流式识别的进化

CTC：早期端到端模型的代表，解决了输入输出序列对齐问题，但缺乏语言模型支持。

RNN-T：在CTC基础上引入预测网络（语言模型）和联合网络，允许每帧生成多个符号，支持实时流式识别（如语音助手）。

联系：RNN-T可视为CTC的扩展，通过联合建模声学与语言模型，提升流式场景下的准确率。

注意力机制的引入与优化

LAS：首次将注意力机制引入语音识别，通过Encoder-Attention-Decoder结构捕捉全局上下文，但需完整输入序列。

Hybrid CTC/Attention：结合CTC的对齐能力与注意力的上下文建模，通过多任务学习加速训练并提升鲁棒性。

Transformer：完全基于自注意力，替代RNN结构，提升并行效率，但需解决局部特征建模问题。

局部与全局特征的平衡：Conformer

Conformer：在Transformer中嵌入卷积模块（如Convolution Module），利用CNN提取局部声学特征，同时保留自注意力的全局建模能力。

优势：在LibriSpeech等数据集上达到SOTA（词错误率低于2%），成为工业界主流选择。

当前主流应用

流式识别场景（如实时字幕、语音助手）

RNN-T：因其帧级预测和低延迟特性，被Google Duplex等产品采用。

Hybrid CTC/Attention：结合流式编码器（如单向LSTM）与注意力解码，平衡实时性与准确性。

非流式高精度场景（如录音转写）

Conformer：凭借全局-局部特征融合能力，成为主流编码器架构（如NVIDIA NeMo、ESPnet）。

Transformer-based模型：结合自监督预训练（如wav2vec 2.0），在低资源场景表现优异。

多模态融合

Whisper（OpenAI）：基于Transformer，支持多语言语音识别与翻译，利用大规模弱监督数据提升泛化性。

算法对比与选择建议

小结

技术演进主线：从CTC的序列对齐，到注意力机制的上下文建模，再到Conformer的全局-局部特征融合，语音识别逐步向高效、高精度、低延迟方向发展。

未来趋势

轻量化与实时性：模型压缩（如知识蒸馏）与流式架构优化。

多模态统一：融合语音、文本、视觉的通用模型（如Meta的CM3leon）。

自监督学习：减少对标注数据的依赖，提升低资源场景表现。