随着深度学习技术的兴起，端到端语音识别方法逐渐成为主流。这种方法将语音信号直接作为输入序列，输出对应的文字序列，形成一个端到端识别框架。
当数据量足够大时，这种方法可以获得高精度的识别结果，并且识别速度非常快。
与传统的 HMM 模型不同，端到端识别方法不再试图描述语音的生成过程，而是通过深度学习直接从语音信号中提取对应的发音内容。
图展示了一个端到端语音识别系统的基本框架。
端到端语音识别系统的基本框架
编码器用于提取语音信号中的发音模式；
解码器以这些发音模式为输入，利用学习到的语言知识进行识别。
当前的主流系统通常采用 Transformer 作为编码器和解码器的网络结构，极大地提高了语音信号的序列建模能力和语言知识的学习能力。
本质上，端到端识别框架依赖于深度神经网络灵活而强大的学习能力。
通过大规模数据训练，模型可以自主学习从语音到文本的复杂映射过程。
例如，OpenAI 的 Whisper 系统就是端到端语音识别的典型代表，该模型使用了 68 万小时的语音数据进行训练，覆盖多达 99 种语言，展现了卓越地多语言识别能力。
小结：
语音是一种特殊的声音，承载着人类交流的信息。在发音时，声带的振动通过口腔和鼻腔形成的声道产生谐振，从而形成特定的共振峰。这些共振峰不仅反映了声道的物理特性，同时也承载了发音内容的信息。早期语音识别通过分析语音中的共振峰信息，实现了对简单发音单元的区分。
现代语音识别基于深度学习技术，特别是端到端识别框架。与传统方法相比，深度学习模型能够自动提取语音中的发音模式，可以从大数据中学习语言知识，可以对远距离上下文进行建模。
如今，现代语音识别技术已经在许多测试中接近甚至超过人类听音员的水平，广泛应用于人机交互、命令控制、会议转写、紧急呼救等场景。
