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计算机借助于模型参数可以估计出自然语言中每个句子出现的可能性。统计语言模型采用语料因此严格意义上的三音子精细建模不太现实往往通过状态绑定策略来减小建模单元数目典型的绑定方法有模型绑定决策树聚下面将着重介绍三类声学模型包括基于-的声学模型基于-的声学模型以及端到端模型。 基于-的声学模型是种统计分析模型它是在马尔可夫链的基础上发展起来的用来描述双重随机过程。

的理论基础在年前后由等人建立随后由的和的等人应用到语音识别中和等人进步推动了的应用和发展。有算法成熟效率高易于训练等优点自世纪年代开始被广泛应用于语音识别手写字识别和天气预报等多个领域目前仍然是语音识别中的主流技术。 基于-的声学模型尽管具有拟合任意复杂分布的能力但它也有个严重的缺陷即对非线性数据建模效率低下。

因此很久以前相关研究人员提模状态后验概率。但是由于当时 阿联酋 whatsapp 号码列表 计算能力有限很难训练两层以上的神经网络模型所以其带来的性能改善非常微弱。世纪以来机器学习算法和计算机硬件的发展使得训练多 隐层的神经网络成为可能。实践表明在各种大型数据集上都取得了远超过的识别性能。因此-替代-成为目前主流的声学建模框架。

端到端模型传统语音识别系统的声学建模般通过发音单元声学模型词典等信息源建立从声学观察序列到单词之间的联系。每部分都需要单独的学习训练步骤较为烦琐。端到端（--,结构使用个模型把这三个信息源囊括在起实现从观察序列到文字的直接转换。最新的些进展甚至把语言模型的信息也囊括进来取得了更好的性能。自年以来端到端模型日益成为语音识别的研究热点。