端到端语音识别是怎么样的架构

端到端语音识别是一种基于深度学习的语音识别技术。它的架构包括以下几个部分：

1. 输入：语音输入通过麦克风或者音频文件的方式输入到系统中。

2. 特征提取：语音信号经过预处理和特征提取，将其转化为神经网络可以处理的形式，如MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）。

3. 模型训练：将经过特征提取的语音信号和对应的文本标签，输入到神经网络中进行训练，得到一个可以将语音信号转化为文本的模型。

4. 解码：在测试时，输入经过特征提取的语音信号，将其输入到模型中进行解码，得到最终的文本结果。

整个过程中，端到端语音识别不需要手动设计特征提取算法，而是通过深度学习模型自动学习提取语音信号的特征，从而实现了更加高效和准确的语音识别。