wav2vec 网络结构

wav2vec 是一种基于深度学习的语音识别模型，它采用了卷积神经网络 (CNN) 和自注意力机制 (self-attention) 的结合来提取语音信号的特征。

具体来说，wav2vec 模型分为两个部分：预训练和微调。在预训练阶段，wav2vec 采用了自监督学习的方法，即无需人工标注的大规模语音数据集。它首先将语音信号分成固定长度的小段，然后通过一个卷积神经网络将每段语音信号转化为一个固定长度的向量表示。接下来，它采用了一种叫做掩码预测 (masking prediction) 的技巧，将这些向量中的一部分随机掩盖，然后让模型去预测这些掩盖的部分。这样，模型就可以学习到语音信号的不同层次特征，从而更好地区分不同的语音信号。

在微调阶段，wav2vec 将预训练的模型用于语音识别任务。它将语音信号转化为一系列向量表示，然后通过一个叫做 Transformer 的模型进行语音识别。Transformer 模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，它能够有效地捕捉语音信号中的长距离依赖关系，从而提高语音识别的准确率。

总的来说，wav2vec 模型的网络结构可以分为卷积神经网络、掩码预测和 Transformer 三个部分。它通过无监督的方式进行预训练，然后在语音识别任务中进行微调，能够有效地提高语音识别的准确率。