语音识别模型有很多种，以下是几种常见的：

  1. 基于统计的模型：这种模型使用统计方法对声学特征和语言模型进行建模。其中，声学模型用于建模音频信号中的语音单位（如音素或单词），语言模型则用于预测句子的概率。常见的基于统计的语音识别模型包括 HMM-GMM 和 HMM-DNN。

  2. 基于深度学习的模型：这种模型使用深度神经网络对声学特征进行建模，以取代传统的声学模型。常见的基于深度学习的语音识别模型包括 DNN、CNN、RNN、LSTM 和 GRU。

  3. 端到端模型：这种模型直接从原始音频信号中进行特征提取和语音识别，不需要传统语音识别系统中的声学模型和语言模型。端到端模型通常由卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）组成，例如基于 CTC（Connectionist Temporal Classification）的端到端模型和基于 Transformer 的端到端模型。

  4. 基于深度生成模型的模型：这种模型使用深度生成模型对语音信号进行建模，常见的模型有 WaveNet 和 WaveGlow。

不同的语音识别模型具有不同的优缺点和适用场景，根据具体的应用需求选择合适的模型很重要。

近些年来，自动语音识别 (ASR)已经从基于深度神经网络的混合模型全面转向端到端模型(E2E)。 尽管端到端模型在大多数标准数据库测试中都达到了最好的结果，但目前仍有许多的商业语音识别系统使用的是混合模型。来自端到端自动语音识别(ASR)的最新进展之一（2021.11）

创建于2023.2.17/20.16,修改于2023.3.27/18.49