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常用的语音识别模型架构包括深度学习架构，如循环神经网络RNN，长短期记忆网络LSTM，变种LSTM如GRU，以及更近期的Transformer和Convolutional Neural NetworksCNN循环神经网络RNNRNN是一种用于处理序列数据的神经网络在语音识别中，RNN可以处理语音信号的时间序列数据，通过学习和识别语音。

声学模型主要包含基于隐马尔科夫模型的声学模型和基于深度学习的声学模型，如循环神经网络和卷积神经网络等基于隐马尔科夫模型的声学模型是传统语音识别技术中的核心部分HMM 是一种统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔科夫过程，即通过观察到的序列来推测隐藏的状态序列在语音识别中，HMM用于。

HMM声学建模马尔可夫模型的概念是一个离散时域有限状态自动机，隐马尔可夫模型HMM是指这一马尔可夫模型的内部状态外界不可见，外界只能看到各个时刻的输出值对语音识别系统，输出值通常就是从各个帧计算而得的声学特征用HMM刻画语音信号需作出两个假设，一是内部状态的转移只与上一状态有关，另一是输出。

可以将它称为语音识别的基本公式 W = argmaxPO WPW从这个角度来看，信号处理模块提供了对输入信号的预处理，也就是说，提供了从采集的语音信号记为S到 特征序列O的映射而声学模型本身定义了一些更具推广性的声学建模单元，并且提供了在给定输入特征下，估计PO uk的方法为了。