RNN+CTC实现中文语音识别
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
本文将基于RNN+CTC模型进行中文语音识别(ASR)，主要介绍了RNN及其变体、CTC、Beam search、Attention机制等相关理论知识和技巧，并详细介绍了基于这些理论的中文ASR模型的训练方法和实验结果。文章包括：
- 一、背景介绍
- 二、基本概念与术语说明
- 三、核心算法原理
- 四、实验环境搭建
- 五、模型结构及实验结果
- 六、未来发展方向与挑战
- 七、总结与展望
文章要求：
- 内容简洁、生动；
- 客观公正地阐述了研究背景和相关理论知识；
- 描述清晰、准确、全面；
- 包含模型图、训练数据集、实验结果图表；
- 给出模型参数配置方案；
- 对模型的各项缺陷和不足进行深入分析，提出相应改进措施；
- 提供经过充分论证的、可重复的实验结果，并且给出较为详尽的分析。
2.基本概念与术语说明
2.1 概念
ASR（Automatic Speech Recognition，自动语音识别）指的是将输入的一段声音，通过计算机或者装置转化成文字或命令，这一过程通常称之为语音识别。目前已有的语音识别系统可以分为几种类型：
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有监督学习(Supervised Learning)：在这种方式下，训练集中的音频对应的文本已知，一般情况下可以利用机器学习的方法来实现语音识别。但由于训练集中语音和文字间存在标注偏差，因此准确率往往会受到影响。
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