transformer语音识别原理

Transformer语音识别是一种基于Transformer模型的语音识别方法。在这种方法中，首先通过声学特征提取将语音信号转换为特征表示。然后，使用解码器将特征表示转换为状态序列，并将其映射到对应的识别单元，如音素序列。接下来，通过语言模型对音素序列进行约束，以得到最终的句子识别结果。

Transformer模型是一种无循环的序列到序列模型，它使用自注意力机制来捕捉输入序列中的长距离依赖关系。这种模型在语音识别中的应用可以减少对上下文的依赖，提高识别性能。通过使用Transformer模型，可以更好地处理长句子和复杂的语音输入。

参考文献\[2\]中提到了Speech-transformer，它是一种基于Transformer的语音识别模型。该模型使用了无循环的序列到序列架构，并取得了较好的识别性能。

总之，Transformer语音识别是一种利用Transformer模型进行声学特征提取、状态序列转换和识别单元映射的语音识别方法，它能够有效处理长句子和复杂的语音输入。\[1\]\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [语音识别原理与应用 洪青阳 第一章 概论](https://blog.csdn.net/hnlg311709000526/article/details/120912777)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [基于SA-Conv-CTC/Attention端到端语音识别模型的基本原理、实现方法和主要流程](https://blog.csdn.net/qq_37555071/article/details/118936710)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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