作者：禅与计算机程序设计艺术
随着语音识别技术的发展，采用多种模态(声学、语言模型、视觉特征等)进行联合建模，基于深度学习的多模态语音识别取得了新进展。传统的声学模型或手工特征工程方法已经无法满足实时、高精度、低延迟的需求，多模态语音识别需要解决复杂多样的信号间相关性问题，以充分发挥声学、语言及视觉特征等信息融合的优势。目前，多模态语音识别已成为计算机语音识别领域一个热门方向。本文将详细阐述多模态语音识别背后的基本理论，以及基于深度学习的多模态语音识别技术架构。此外，还将给出基于改进的卷积神经网络(CNN-GLU)以及注意力机制的改进多模态语音识别技术在实际中的应用效果，并分析其在语音识别准确率、鲁棒性、可解释性、推理速度等方面的优缺点。
2.基本概念术语说明
（一）语音识别的基本术语
语音识别(Speech Recognition)是指通过对人的声音进行计算机处理实现文字、拼音等语言自动转换的过程。人类在说话的时候，产生的语音信号经过不同传感器和器官，被编码成电信号传输到接收器端，通过解码器，最终还原成文本或语音。
（二）声学特征
声学特征(Acoustic Feature)包括了语音信号的短时功率谱(Power Spectrum Density)，即频谱的密度分布。声学特征是判别语音的关键之一。一般来说，由机器学习算法训练出的声学模型能够在某些场景下替代人工设计的人工声学模型，因此，声学模型可以帮助我们更好地理解语音信号。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-646461.html
（三）语言模型
语言模型(Language Model)是语音识别中用来刻画语言发展规律的模型，它利用历史数据统计得到一个概率分布ÿ文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-646461.html
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