端到端学习

在传统机器学习方法中，构建一个复杂系统往往需要将其分解为多个独立的模块，每个模块都需要专门的设计和优化。以语音识别系统为例，传统流程包括信号预处理、声学特征提取、音素识别、词典匹配和语言模型等多个独立阶段。这种模块化方法虽然降低了单个组件的复杂度，但也带来了信息损失和误差累积的问题。 端到端深度学习彻底改变了这一范式。它通过单个深度神经网络直接将原始输入映射…

深度学习语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）是指利用深度神经网络从音频信号中自动识别并转换为文本的技术。与传统方法相比，深度学习通过端到端的学习方式，显著提升了识别的准确率与鲁棒性，已成为语音识别领域的主流技术。其核心思想是让模型直接从原始音频或其特征中学习到与文本之间的复杂映射关系。 语音信号预处理与特征提取 在输…