一个好的语音识别系统（ASR）通常由以下核心部分组成：
信号前端处理/特征提取 (Frontend Processing / Feature Extraction)
声学模型 (Acoustic Model)
基于Transformer的模型： Transformer架构凭借其强大的序列建模能力（尤其是自注意力机制），在端到端ASR系统中取得了显著成功。
发音词典/词典 (Pronunciation Lexicon / Vocabulary)
语言模型 (Language Model)
端到端模型中的隐含建模： RNN-T和Transformer等端到端模型中已经融入了语言模型的能力，但有时仍会与外部语言模型融合以进一步提升性能。
解码器/搜索算法 (Decoder / Search Algorithm)
语言资源 (Language Resources)
（可选）后处理 (Post-processing)
总结一下流程： 原始语音信号经过前端处理（1）提取特征；特征序列输入声学模型（2）预测发音单元概率；解码器（5）利用发音词典（3）将声学单元组合成候选词，同时利用语言模型（4）评估词序列合理性，进行高效搜索；最终输出的文本可能经过后处理（7）优化显示。整个系统的构建和性能依赖于高质量的语言资源（6）。
特别说明 - 端到端模型： 对于RNN-T、LAS等端到端模型，它们通常融合了部分上述模块（如声学模型、语言模型、解码过程），直接用单一神经网络将音频特征映射到单词/字符序列。但在实际应用中，它们也常会融入外部语言模型（WFST或NNLM）以进一步提升性能。
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