语音识别声学模型代码

语音识别声学模型是用于将语音信号转换为文本的模型。常见的声学模型包括基于深度学习的卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和转录器（Transducer）等。

以下是一个简单的声学模型代码示例，使用了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）：

import torch
import torch.nn as nn

class AcousticModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_classes):
        super(AcousticModel, self).__init__()
        self.cnn = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        )
        self.rnn = nn.GRU(input_size=64, hidden_size=hidden_size, num_layers=2, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.cnn(x)
        x = x.squeeze(1)
        x, _ = self.rnn(x)
        x = self.fc(x[:, -1, :])
        return x

# 创建声学模型实例
input_size = 40  # 输入特征维度
hidden_size = 128  # RNN隐藏层维度
num_classes = 10  # 分类类别数
model = AcousticModel(input_size, hidden_size, num_classes)

 输入数据示例
input_data = torch.randn(1, 1, 100, input_size)  # 输入数据维度为(batch_size, channels, sequence_length, input_size)

# 前向传播
output = model(input_data)

这是一个简单的声学模型代码示例，其中包含了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的结构。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。