基于深度學習的語音識別系統(tǒng)

數(shù)智創(chuàng)新變革未來基于深度學習的語音識別系統(tǒng)語音識別技術(shù)概述深度學習在語音識別中的應用語音信號處理基礎語音識別的深度學習模型數(shù)據(jù)預處理與特征提取訓練過程與優(yōu)化算法語音識別系統(tǒng)的性能評估未來研究方向與挑戰(zhàn)ContentsPage目錄頁語音識別技術(shù)概述基于深度學習的語音識別系統(tǒng)語音識別技術(shù)概述語音識別技術(shù)概述1.語音識別技術(shù)的定義與重要性：語音識別技術(shù)是指通過計算機程序?qū)⑷祟愓Z音信號轉(zhuǎn)換為可理解的文字或命令的過程，是實現(xiàn)人機交互的關(guān)鍵技術(shù)之一。隨著智能設備的普及和自然語言處理技術(shù)的發(fā)展，語音識別技術(shù)在智能助手、智能家居、車載系統(tǒng)等領(lǐng)域發(fā)揮著越來越重要的作用。2.語音識別技術(shù)的歷史與發(fā)展：語音識別技術(shù)的研究始于20世紀50年代，經(jīng)歷了從基于規(guī)則的方法到統(tǒng)計方法，再到深度學習方法的轉(zhuǎn)變。近年來，深度學習技術(shù)的應用使得語音識別系統(tǒng)的性能得到了顯著提高，錯誤率大大降低，推動了語音識別技術(shù)的廣泛應用。3.語音識別技術(shù)的挑戰(zhàn)：盡管語音識別技術(shù)取得了顯著的進步，但仍然面臨著一些挑戰(zhàn)，如噪聲環(huán)境下的識別準確性、不同口音和方言的處理、長句子的連續(xù)識別等問題。此外，如何實現(xiàn)實時、低延遲的語音識別也是研究人員需要解決的問題。4.語音識別技術(shù)的主要應用領(lǐng)域：語音識別技術(shù)在許多領(lǐng)域都有廣泛的應用，包括智能助手（如Siri、GoogleAssistant等）、自動語音轉(zhuǎn)錄服務、智能家居控制、車載語音識別系統(tǒng)等。這些應用極大地提高了用戶與設備之間的交互便利性，改善了用戶體驗。5.語音識別技術(shù)的前沿研究：當前，語音識別技術(shù)的研究主要集中在深度學習模型的優(yōu)化、端到端的學習框架、多模態(tài)融合等方面。同時，研究人員也在探索如何將語音識別技術(shù)與其他人工智能技術(shù)（如自然語言處理、計算機視覺等）相結(jié)合，以實現(xiàn)更復雜的功能和更好的性能。6.語音識別技術(shù)的發(fā)展趨勢：隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，語音識別技術(shù)將繼續(xù)朝著更高準確率、更低延遲、更好用戶體驗的方向發(fā)展。同時，語音識別技術(shù)將與更多領(lǐng)域的技術(shù)相融合，為人們提供更加智能化、便捷化的服務。深度學習在語音識別中的應用基于深度學習的語音識別系統(tǒng)深度學習在語音識別中的應用深度學習在語音識別中的預處理技術(shù)1.噪聲抑制與增強：深度學習模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）和自編碼器（AE），被用于從嘈雜環(huán)境中提取干凈的語音信號。這些模型通過學習輸入語音信號和目標干凈語音之間的映射關(guān)系，能夠有效地減少背景噪聲并增強語音的可懂度。2.特征提取：傳統(tǒng)的梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）等特征提取方法正逐漸被深度學習模型取代。深度神經(jīng)網(wǎng)絡（DNN）可以自動學習從原始音頻信號中提取對語音識別任務最有意義的特征，從而提高識別準確率。3.語音活動檢測（VAD）：深度學習在VAD領(lǐng)域的應用顯著提高了對語音和非語音段判別的準確性。長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU）等序列模型在處理時序數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出色，能夠更準確地識別出語音的開始和結(jié)束時刻。深度學習在語音識別中的應用端到端的語音識別框架1.序列到序列（Seq2Seq）模型：這類模型將語音識別問題視為一個端到端的序列轉(zhuǎn)換任務，直接從聲學特征序列映射到文本序列。這種框架避免了傳統(tǒng)方法中復雜的聲學模型和語言模型的分離，簡化了系統(tǒng)設計。2.注意力機制：注意力機制允許模型在處理輸入序列的不同部分時給予不同的關(guān)注權(quán)重，這對于長句子的語音識別尤為重要。注意力機制可以使得模型更好地捕捉到語音中的長距離依賴信息，從而提高識別性能。3.Transformer架構(gòu)：Transformer模型通過自注意力機制替代了傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)了并行計算和長距離依賴建模。在語音識別任務中，Transformer模型展現(xiàn)了強大的性能，尤其在處理大規(guī)模語料庫時。深度學習在語音識別中的應用語音識別中的上下文理解1.語境感知：深度學習模型可以通過學習大量帶有上下文信息的訓練數(shù)據(jù)來理解語音中的語境信息。這有助于模型區(qū)分同音詞和多義詞，提高識別精度。2.對話管理：在對話系統(tǒng)中，深度學習模型需要理解和跟蹤對話狀態(tài)，以便生成合適的回應。使用LSTM或GRU等循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡可以捕捉對話中的時序信息，幫助模型更好地進行對話管理。3.情感識別：深度學習模型還可以用于識別說話人的情感狀態(tài)，例如憤怒、高興或悲傷。這有助于開發(fā)更加人性化的語音助手，提供更加個性化的服務。多模態(tài)語音識別技術(shù)1.視覺信息融合：通過結(jié)合語音信號和說話人的面部表情、唇動等信息，深度學習模型可以實現(xiàn)更準確的語音識別。視覺信息可以幫助模型解決語音信號中的模糊性和歧義性問題。2.手勢識別：在某些場景下，手勢可以作為輔助信息來幫助提升語音識別的準確性。深度學習模型可以同時處理語音信號和手勢數(shù)據(jù)，實現(xiàn)更豐富的交互方式。3.多傳感器融合：通過整合來自不同傳感器的輸入，如麥克風陣列、慣性測量單元（IMU）等，深度學習模型可以更好地應對各種環(huán)境變化和干擾，提高語音識別的穩(wěn)定性和魯棒性。深度學習在語音識別中的應用1.說話人識別與自適應：深度學習模型可以根據(jù)說話人的個體差異進行自適應調(diào)整，以提高識別準確率。這包括說話人識別、說話人驗證以及說話人自適應等技術(shù)。2.口音和方言處理：深度學習模型可以學習不同口音和方言的特征，從而提高對非標準發(fā)音的識別能力。這對于全球化應用和多語言支持至關(guān)重要。3.個性化語音合成：結(jié)合語音識別和語音合成技術(shù)，深度學習模型可以為每個用戶生成具有個人特色的語音助手，提高用戶體驗。語音識別系統(tǒng)的評估與優(yōu)化1.錯誤分析：深度學習模型的錯誤分析可以幫助我們了解模型在哪些方面表現(xiàn)不佳，從而針對性地進行優(yōu)化。常見的錯誤類型包括音素錯誤、詞匯錯誤和語法錯誤等。2.數(shù)據(jù)增強：通過對訓練數(shù)據(jù)進行人工擴充，如添加噪聲、改變速度、調(diào)整音量等，可以提高模型的泛化能力和魯棒性。3.模型壓縮與加速：為了在實際應用中部署深度學習模型，需要對模型進行壓縮和加速。常見的技術(shù)包括知識蒸餾、量化和模型剪枝等。個性化語音識別技術(shù)語音信號處理基礎基于深度學習的語音識別系統(tǒng)語音信號處理基礎語音信號處理基礎：1.時域分析：語音信號在時間序列上的變化特性，包括波形、幅度、頻率和相位等參數(shù)。通過傅里葉變換（FFT）等方法進行頻譜分析，以獲取語音信號的頻率成分。

2.頻域分析：將時域信號轉(zhuǎn)換到頻域進行分析，可以更好地理解語音信號中的周期性和非周期性成分。頻譜分析有助于識別共振峰、基頻等關(guān)鍵特征，這些特征對于語音識別至關(guān)重要。3.語譜圖分析：結(jié)合了時域和頻域的分析方法，通過繪制隨時間變化的頻譜來展示語音信號的動態(tài)特性。語譜圖可以直觀地顯示聲道的共振模式、共振峰的位置以及輔音和元音的區(qū)分。4.線性預測分析：基于人耳聽覺感知原理，使用線性預測分析（LPC）提取語音信號的共振峰信息。LPC系數(shù)能夠有效地表示語音信號的共振結(jié)構(gòu)，是許多語音編碼算法的基礎。5.梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）：模擬人類聽覺系統(tǒng)的頻率分析過程，將語音信號從時域轉(zhuǎn)換到梅爾刻度上的頻域，再通過離散余弦變換（DCT）提取倒譜系數(shù)。MFCC是自動語音識別系統(tǒng)中廣泛使用的特征之一，因為它能夠有效地捕捉語音信號的包絡和共振峰信息。6.端點檢測：在語音信號處理中，需要確定語音段的開始和結(jié)束位置，即所謂的“端點”。端點檢測的目的是去除噪聲和非語音部分，以提高后續(xù)處理的效率和準確性。常用的端點檢測方法包括能量閾值法、短時能量和過零率結(jié)合法以及基于機器學習的端點檢測算法。語音識別的深度學習模型基于深度學習的語音識別系統(tǒng)語音識別的深度學習模型端到端深度學習語音識別1.端到端深度學習模型通過直接從聲學信號映射到文本，避免了傳統(tǒng)的特征提取和聲學模型匹配步驟，簡化了語音識別流程。2.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）及其變體長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU）在端到端語音識別中得到了廣泛應用，能夠捕捉序列數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系。3.端到端模型通常需要大量標注數(shù)據(jù)進行訓練，但可以通過遷移學習、多任務學習和無監(jiān)督預訓練等方法緩解數(shù)據(jù)不足的問題。深度神經(jīng)網(wǎng)絡聲學模型1.深度神經(jīng)網(wǎng)絡（DNN）用于建模聲學特征與音素或詞匯之間的復雜映射關(guān)系，具有強大的非線性擬合能力。2.DNNs可以堆疊多層，每層包含多個隱藏節(jié)點，以捕獲不同層次的特征表示，從而提高語音識別的準確性。3.聲學模型的訓練通常采用反向傳播算法和梯度下降優(yōu)化器，同時引入了諸如權(quán)重共享、dropout和正則化等技術(shù)來防止過擬合。語音識別的深度學習模型注意力機制在語音識別中的應用1.注意力機制允許模型在處理輸入序列時動態(tài)地聚焦于不同的部分，這對于處理長序列和噪聲環(huán)境下的語音識別尤其重要。2.Transformer架構(gòu)通過自注意力機制實現(xiàn)了全局依賴關(guān)系的建模，已被成功應用于端到端語音識別任務。3.注意力機制可以與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）或其他深度學習結(jié)構(gòu)相結(jié)合，以提高語音識別的性能和魯棒性。語音識別中的序列到序列學習1.序列到序列（Seq2Seq）模型廣泛應用于機器翻譯和語音識別等領(lǐng)域，它由編碼器和解碼器組成，分別負責輸入序列的編碼和輸出序列的生成。2.在語音識別中，編碼器通常使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）或Transformer來捕捉輸入語音信號的時間信息，而解碼器則負責生成對應的文本序列。3.Seq2Seq模型的訓練通常涉及教師強制策略和長短時記憶（LSTM）單元，以解決梯度消失問題和提高模型性能。語音識別的深度學習模型語音識別中的數(shù)據(jù)增強技術(shù)1.數(shù)據(jù)增強是通過對原始訓練數(shù)據(jù)進行變換，如添加噪聲、改變速度、調(diào)整音量等，以增加模型的泛化能力和魯棒性。2.數(shù)據(jù)增強技術(shù)可以有效緩解語音識別中的數(shù)據(jù)稀缺問題，特別是在特定領(lǐng)域或口音的語音識別任務中。3.自動語音識別（ASR）系統(tǒng)通常會結(jié)合多種數(shù)據(jù)增強方法，并結(jié)合對抗性訓練來進一步提高模型的穩(wěn)健性。低資源語言和口音的語音識別1.低資源語言的語音識別面臨的主要挑戰(zhàn)是缺乏足夠的標注數(shù)據(jù)，這限制了深度學習模型的有效應用。2.多任務學習和遷移學習是解決低資源語言問題的常用方法，它們可以利用高資源語言的預訓練模型來加速低資源語言的模型訓練。3.針對口音識別，可以設計特定的數(shù)據(jù)增強技術(shù)和自適應算法來提高模型對不同口音的魯棒性。數(shù)據(jù)預處理與特征提取基于深度學習的語音識別系統(tǒng)#.數(shù)據(jù)預處理與特征提取數(shù)據(jù)預處理：1.噪聲消除：在語音識別系統(tǒng)中，背景噪聲是影響識別準確率的主要因素之一。因此，有效的噪聲消除技術(shù)對于提高系統(tǒng)的性能至關(guān)重要。這包括使用譜減法、Wiener濾波器或更先進的深度學習算法（如深度神經(jīng)網(wǎng)絡DNN）來估計和去除噪聲成分。2.回聲消除：在電話通信和會議場景中，回聲的存在會干擾語音信號，降低識別準確性。回聲消除技術(shù)通過分析原始信號和回聲路徑，計算出抵消回聲所需的濾波器系數(shù)，從而減少回聲對語音識別的影響。3.語音增強：除了噪聲和回聲之外，語音信號還可能受到其他形式的干擾，如失真、混響等。語音增強技術(shù)旨在改善語音質(zhì)量，提高語音的可識別度。這可以通過時頻域分析、自適應濾波器或其他機器學習算法來實現(xiàn)。#.數(shù)據(jù)預處理與特征提取特征提?。?.梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）：MFCC是一種廣泛用于語音識別的特征提取方法，它模擬了人耳對聲音的頻率感知。通過對語音信號進行快速傅里葉變換（FFT）和取對數(shù)，然后通過一個三角濾波器組進行平滑，最后取其離散余弦變換（DCT）的前幾階系數(shù)作為特征。2.感知線性預測（PLP）：PLP是對MFCC的一種改進，它直接在人耳的聽覺感知模型上進行操作，而不是在頻域上。PLP通過線性預測分析得到預測誤差，然后對其進行歸一化和離散余弦變換，得到與MFCC相似的特征向量。訓練過程與優(yōu)化算法基于深度學習的語音識別系統(tǒng)#.訓練過程與優(yōu)化算法訓練過程：1.數(shù)據(jù)預處理：在深度學習語音識別系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)預處理是至關(guān)重要的步驟。這包括聲音信號的歸一化、去噪、分幀以及特征提?。ㄈ缑窢栴l率倒譜系數(shù)MFCC）。這些步驟有助于提高模型的泛化能力并減少過擬合的風險。2.模型初始化：選擇合適的模型架構(gòu)和參數(shù)初始化方法對于訓練過程的效率和最終性能至關(guān)重要。常見的模型架構(gòu)包括循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）、長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）。參數(shù)初始化方法如Xavier或He初始化可以確保權(quán)重分布的合理性，從而加速收斂過程。3.損失函數(shù)設計：損失函數(shù)衡量了模型預測與實際目標之間的差距。在語音識別任務中，通常使用連接主義時序分類（CTC）損失或其他序列對序列的損失函數(shù)來優(yōu)化模型。合理的設計損失函數(shù)可以幫助模型更好地捕捉語音信號中的時間信息。4.學習率調(diào)度：動態(tài)調(diào)整學習率可以有效地加速訓練過程并提高模型性能。常見的策略包括指數(shù)退火、余弦退火和學習率周期性調(diào)整。這些方法可以根據(jù)模型在驗證集上的表現(xiàn)自適應地調(diào)整學習率，以找到最佳的平衡點。5.正則化和早停：為了防止過擬合，可以使用正則化技術(shù)如L1或L2正則化、Dropout等。同時，監(jiān)控驗證集的性能并在性能不再提升時停止訓練（即早停）也是一種有效的防止過擬合的策略。6.批量歸一化與殘差連接：批量歸一化（BN）可以加速訓練過程并提高模型的泛化能力。殘差連接（如ResNet中的跳躍連接）可以解決梯度消失問題，使得更深層次的模型更容易訓練。#.訓練過程與優(yōu)化算法優(yōu)化算法：1.隨機梯度下降（SGD）及其變種：SGD是最常用的優(yōu)化算法之一，它通過計算損失函數(shù)的梯度并按照負梯度方向更新參數(shù)來最小化損失。其變種包括動量（Momentum）和Nesterov加速梯度（NesterovAcceleratedGradient,NAG），它們通過引入動量項來加速收斂過程并改善收斂質(zhì)量。2.自適應學習率方法：如Adam、RMSprop和Adagrad等自適應學習率方法能夠根據(jù)參數(shù)的梯度歷史自動調(diào)整學習率，從而在某些情況下比SGD更快地收斂。這些方法的優(yōu)點在于它們不需要手動設置學習率調(diào)度，而是讓算法自動調(diào)整。3.二階優(yōu)化方法：雖然一階優(yōu)化方法（如SGD及其變種）在實踐中被廣泛使用，但二階優(yōu)化方法（如L-BFGS和Newton方法）可以利用Hessian矩陣（即梯度向量的二階導數(shù)）來更精確地估計最優(yōu)解的方向。然而，二階方法的計算成本較高，因此在大型神經(jīng)網(wǎng)絡中并不常用。4.優(yōu)化算法的選擇與調(diào)優(yōu)：在實際應用中，選擇哪種優(yōu)化算法取決于具體任務和數(shù)據(jù)集的特性。通常需要嘗試多種優(yōu)化算法并進行超參數(shù)調(diào)優(yōu)，以找到最適合當前任務的算法配置。此外，還可以考慮使用諸如學習率預熱、梯度裁剪等技術(shù)來進一步優(yōu)化訓練過程。5.分布式訓練與優(yōu)化：在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和復雜模型時，分布式訓練變得尤為重要。優(yōu)化算法需要適應分布式環(huán)境，例如使用所有設備上的梯度平均值來更新參數(shù)，或者采用更復雜的優(yōu)化策略如梯度累積和異步更新。語音識別系統(tǒng)的性能評估基于深度學習的語音識別系統(tǒng)語音識別系統(tǒng)的性能評估語音識別系統(tǒng)的性能評估1.準確性（Accuracy）：這是衡量語音識別系統(tǒng)性能的最直接指標，通常通過比較系統(tǒng)輸出的文本與人工標注的標準答案之間的匹配程度來計算。準確性越高，說明系統(tǒng)的識別能力越強。為了更準確地反映實際應用中的性能，通常會使用多種類型的測試集，包括清潔錄音、噪聲環(huán)境下的錄音以及不同說話者的錄音。2.錯誤率（ErrorRate）：除了準確性之外，錯誤率也是評估語音識別系統(tǒng)性能的重要指標。它通常分為詞錯誤率（WordErrorRate,WER）和句子錯誤率（SentenceErrorRate,SER）。WER計算的是識別結(jié)果中單詞的錯誤插入、刪除和替換的數(shù)量，而SER則關(guān)注整個句子的正確性。這些指標可以幫助開發(fā)者了解系統(tǒng)在哪些方面需要改進。3.實時因子（Real-TimeFactor,RTF）：對于實時應用的語音識別系統(tǒng)來說，RTF是一個重要的性能指標。它表示系統(tǒng)處理一秒鐘音頻所需的時間與人類說話速度的比例。理想的實時因子為1，這意味著系統(tǒng)可以即時處理輸入的語音信號。然而，由于計算資源的限制，許多系統(tǒng)可能需要更高的實時因子才能達到較高的準確性。4.魯棒性（Robustness）：魯棒性是指語音識別系統(tǒng)在不同環(huán)境和條件下的穩(wěn)定性。這包括對背景噪聲、說話者口音、語速變化等因素的適應能力。為了提高魯棒性，研究人員正在開發(fā)新的算法和技術(shù)，如噪聲抑制、說話者識別和自適應濾波器，以應對各種挑戰(zhàn)。5.可擴展性（Scalability）：隨著語音識別應用的不斷增長，可擴展性變得越來越重要。一個優(yōu)秀的語音識別系統(tǒng)應該能夠輕松地適應新的語言、口音和詞匯。此外，它還應該能夠在不同的硬件和軟件平臺上運行，以滿足各種用戶的需求。6.用戶滿意度（UserSatisfaction）：雖然上述技術(shù)指標對于評估語音識別系統(tǒng)性能至關(guān)重要，但最終的用戶體驗才是決定產(chǎn)品成功與否的關(guān)鍵。用戶滿意度可以通過調(diào)查、反饋和在線評分等方式來衡量。一個高性能的語音識別系統(tǒng)應該能夠提供快速、準確且易于使用的服務，從而提高用戶的滿意度和忠誠度。未來研究方向與挑戰(zhàn)基于深度學習的語音識別系統(tǒng)未來研究方向與挑戰(zhàn)深度學習在語音識別中的模型優(yōu)化1.模型壓縮與輕量化：隨著移動設備和嵌入式系統(tǒng)的普及，對語音識別系統(tǒng)的計算資源和能耗提出了更高的要求。研究如何減少模型參數(shù)數(shù)量，降低復雜度，同時保持或提高識別性能，是未來的一個重要方向。這包括使用知識蒸餾、網(wǎng)絡剪枝等技術(shù)來精簡模型結(jié)構(gòu)。2.低資源語言支持：當前大多數(shù)深度學習語音識別系統(tǒng)主要針對高資源語言進行訓練，對于低資源語言的識別效果較差。因此，需要研究如何在有限的標注數(shù)據(jù)下，有效地學習低資源語言的語音特征，提升其識別準確率。這可能涉及到多任務學習、遷移學習等方法的應用。3.實時語音識別：實時語音識別技術(shù)對于許多應用場景（如智能助手、會議記錄）至關(guān)重要。未來的研究應關(guān)注如何優(yōu)化模型推理速度，減少延遲，以實現(xiàn)實時的語音到文本轉(zhuǎn)換。這可能涉及硬件加速、模型并行處理等技術(shù)的開發(fā)。未來研究方向與挑戰(zhàn)語音識別中的噪聲魯棒性問題1.噪聲抑制與增強：實際應用中，語音信號往往受到各種背景噪聲的影響，導致識別準確率下降。研究如何有效抑制噪聲，提高語音質(zhì)量，是提高魯棒性的關(guān)鍵。這包括開發(fā)新的噪聲抑制算法，以及利用深度學習技術(shù)進行語音增強。2.多通道語音處理：多麥克風陣列可以提供空間信息，有助于分離目標語音和背景噪聲。未來的研究可以探索如何使用深度學習模型更好地利用這些空間信息，以提高語音識別的魯棒性。3.魯棒性評估方法：為了衡量和提高語音識別系統(tǒng)的魯棒性，需要建立一套有效的評估方法。這包括設計模擬真實世界噪聲環(huán)境的測試集，以及開發(fā)能夠定量評價系統(tǒng)魯棒性的指標。端到端語音識別技術(shù)的發(fā)展1.端到端模型架構(gòu)：傳統(tǒng)的語音識別系統(tǒng)通常分為特征提取、聲學模型、語言模型等多個模塊，而端到端模型試圖將這些模塊整合為一個統(tǒng)一的網(wǎng)絡。研究新型端到端模型架構(gòu)，如Transformer、ConvS2S等，是未來的一個重點。2.上下文建模能力：端到端模型需要捕捉更長的上下文信息以提高識別準確性。研究如何改進模型的上下文建模能力，例如通過注意力機制、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡等，是提高端到端模型性能的關(guān)鍵。3.預訓練與微調(diào)：利用大規(guī)模無標簽數(shù)據(jù)進行預訓練，然后在特定任務上進行微調(diào)，已成