语音识别 大模型 的研究进展

语音识别大模型是指利用深度学习技术，特别是神经网络架构（如Transformer、LSTM等），对音频信号进行处理和理解的复杂模型。近年来的研究进展显著，主要有以下几个方面：

1. **端到端学习**：从原始波形直接转化为文本，跳过了传统方法中的特征提取和手动设计，这使得模型性能大大提高并简化了系统。

2. **自监督训练**：通过大规模无标注的语音数据自我学习，例如wav2vec 2.0和Hubert等预训练模型，大大提升了模型的泛化能力和适应新任务的能力。

3. **多模态融合**：结合视觉信息，比如唇动同步，可以提高识别准确率，尤其对于口音较重或噪声环境下的识别。

4. **实时性和效率优化**：研究如何降低模型的计算成本，使其能在移动设备上实现实时语音转文字，例如轻量级模型和在线推理策略。

5. **持续的数据增强**：通过对语音数据进行各种变换（如速度变化、噪声添加等），提升模型对抗环境噪声的鲁棒性。