昨天小编被问到语音识别转文字以及语音识别模型这块的问题，今天主要针对这块来做介绍，首先说说语音识别，传统的语音识别主要框架包括：声学模型和语言模型。2011 年前后引入深度神经网络（DNN），主要目标是改进传统语音识别框架中的声学模型算法。2014年前后引入LSTM+CTC的方案，理论上实现了端到端，但因为效果不好，实际使用中仍然会加上语言模型。
那语音识别转文字的优势是什么呢？主要由以下三点：
1. 通过上下文对当前转化的文字理解创新方法等，这样可以让语音识别技术提取能力识别能力更强，对于句子中的同音字或词，新的算法能根据它周围的词和前后的句子来判断究竟应该是哪个（比如洗澡和洗枣）。
2. 还可以解决传统语音识别方案中的联合优化，无法独立任务等问题，单一神经网络的框架变得更简单，随着模型层数更深，训练数据越大，准确率越高。因此企业可以使用更大量的专有数据集来训练模型，得到相应场景下更准确的识别结果。
3. 新的神经网络结构可以更好地利用和适应新的硬件（比如GPU）并行计算能力，运算速度更快。这意味着转写同样时长的语音，基于新网络结构的算法模型可以在更短的时间内完成，也更能满足实时转写的需求。
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好了关于语音识别转文字模型优势（传统语音识别语言模型）方面的内容，这边就说这么多，如果您对我司产品感兴趣的话，欢迎您留下您的联系方式，这边会在第一时间回复您的。
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