乌鲁木齐语音呼叫系统：自动语音识别技术自动语音识别是指程序自动转录口语(语音到文本)的问题。我们的目标通常是在转录语音输入时有一个模型来**小化单词错误率(WER)指数。换句话说，针对一些音频文件(比如包含语音的WAV文件)，如何将它们转换成相应的文本，尽可能少的处理错误？传统的语音识别采用生成方法来模拟语音生成方法的完整流水线，从而对语音样本进行评估。我们将从封装**可能的单词序列生成的语言模型(例如n-gram模型)开始，到这个序列中每个单词的发音模型(例如发音表)，再到将这些发音转换成音频波形的声学模型(例如高斯混合模型)。然后，如果我们接收到一些口头输入，我们的目标是找到**有可能的文本序列，这将根据我们的生成模型管道导致给定的音频。一般来说，通过传统的语音识别，我们试图对这种可能的成绩单进行建模和使用。Pr(音频|抄本)*Pr(抄本)随着时间的推移，神经网络已经发展到传统语音识别模型的每个组成部分都可以被性能更好、泛化潜力更大的神经模型所取代的地步。例如，我们可以依次用神经语言模型替换n-gram模型，用神经发音模型替换发音表。但是每个神经模型需要针对不同的任务分别训练，流体
