端到端神经语音识别

传统语音识别系统依赖多个独立组件：声学模型处理语音与声波对应关系，发音模型映射声音到词汇，语言模型捕获语法语义等高层特征。这些组件分别训练后通过图搜索算法整合，形成混合自动语音识别（ASR）系统。尽管混合系统结构清晰，但难以建模各组件间交互关系。

端到端ASR系统采用深度神经网络架构，可直接从声学输入推断词汇序列。此类系统需大量训练数据和计算资源，但推理架构更简洁且性能优越。某中心ASR核心算法已全面采用端到端方案，覆盖云端与设备端场景。当前研究重点包括提升精度、降低计算量/延迟，以及解决运行时难以注入外部知识（如领域特定信息）的模块化缺失问题。

流式语音识别架构创新

ConvRNN-T模型通过卷积增强循环神经网络 transducer 实现流式处理。该架构在保持因果性（仅依赖过去及当前输入）的同时，增强长期上下文捕获能力。其核心创新在于引入两种卷积前端：标准CNN编码时间局部相关性，全局CNN编码截至当前时间步的整句激活信息。实验显示ConvRNN-T在精度上优于RNN-T、Conformer和ContextNet等流式ASR架构。

计算成本分摊Transformer通过动态调整计算量提升效率。该方法基于任务难度自适应计算：对含噪声或口音歧义的输入分配更多计算资源。系统通过轻量级仲裁网络控制Transformer模块的激活，结合跳过连接机制实现计算节约。联合训练同时优化ASR精度和计算量，可实现60%计算量削减且错误率仅上升3%。

多说话人流式识别与分割

分离器-转换器-分割器模型将说话人分离、语音识别和分段整合至单一端到端神经网络，支持实时处理双人同时发言场景。该模型通过特殊标记（如<sot>和<eot>）标识说话人轮转起止，并在训练中惩罚标记输出延迟以降低延迟。相比传统模块化方案，该集成架构显著提升多说话人处理效率。

语音AI的公平性优化

地理差异缓解策略

弹性权重巩固（EWC）技术用于减少美国境内地理差异导致的识别误差。首先通过决策树算法按经纬度划分高错误率区域，随后针对高危区域进行模型微调，同时利用EWC避免其他区域性能退化（即灾难性遗忘）。该方法成功降低跨区域错误率的均值、最大值和方差。

说话人群体发现与优化

自动群体发现方法利用神经说话人识别模型提取的嵌入向量进行聚类，替代依赖邮政编码和人口统计数据的传统分组方式。该方法无需人工标注即可识别高错误率群体，实验显示其发现的错误率差距（65%）远超地理人口方法（41.7%），且覆盖更广的优化目标群体（10% vs 0.8%）。

对抗重加权（ARW）技术通过连续权重分配强化困难样本的影响。在说话人验证任务中，ARW适配为 pairwise 权重预测模式（样本权重之和），结合k-means聚类确定嵌入空间区域。经 min-max 优化交替训练对抗网络和嵌入提取器，在公开数据集上实现整体错误率下降7.6%，性别差异减少17%，国籍间错误波动降低10%。

本文涉及技术均发表于Interspeech 2022会议，涵盖流式处理架构、动态计算分配、多模态集成及公平性保障等核心创新，为语音AI系统的实用化推进提供重要技术支持。