端到端视听语音识别框架

端到端视听语音识别框架是一种将语音信号直接转换为文本的系统。它主要由两个部分组成：声学模型和语言模型。声学模型负责将语音信号映射到音素或字词，而语言模型则根据文本的上下文来预测下一个可能的词或音素。这种框架的优势在于它不需要手动设计特征提取和对齐模型，使得训练和部署更加简单和高效。

在端到端视听语音识别框架中，常用的模型包括DeepSpeech、Wenet和ESPnet等。这些模型采用了不同的架构和技术来实现语音识别。例如，DeepSpeech使用了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）结构，Wenet使用了多任务学习和序列到序列模型，而ESPnet则结合了CNN和Transformer模型。

这些框架的训练数据通常来自于大规模的语音数据集，如LibriSpeech和AIShell-1等。训练过程中，需要进行声学特征提取、数据预处理、模型训练和优化等步骤。而在部署阶段，可以通过调用训练好的模型对实时语音进行识别。