本文提出了一种新颖的混合精度量化方法，旨在提高语音基础模型的量化效率。该方法结合了混合精度学习与模型参数估计，显著提升了压缩比，缩短了压缩时间，同时保持了单词错误率不变，展现了良好的实际应用前景。

本研究探讨了循环神经网络传输器（RNN-T）和不同架构的端到端语音识别模型。通过字元素和未配对数据训练，显著降低了单词错误率。新型流式多说话人识别框架和CIF-Transducer模型在多个数据集上表现出色，提升了计算效率和准确性。

本研究探讨了自监督学习在低资源环境下的自动语音识别（ASR）中的应用，分析声学和语言信息以降低单词错误率。研究评估了不同语言模型在非洲裔美国人语言和突尼斯阿拉伯口音中的表现，发现自监督学习模型在多种语言的ASR任务中表现优异。

本研究提出了一种基于注意力机制的深度偏置方法，通过上下文嵌入改善语音识别模型的单词错误率（WER）。引入上下文拼写纠错模型和轻量级字符表示，显著提高了识别速度和准确性。实验结果表明，该方法在不同数据集上均实现了显著的WER改善，尤其在稀有词汇识别中表现突出。

本研究探讨自监督学习在演讲者识别中的应用，发现语音预测损失、数据规模和模型大小是关键因素。实验表明，所提模型在降低计算成本的同时显著减少了单词错误率。此外，研究分析了自监督学习在语音分离和自动语音识别中的有效性，并提出了改进模型性能的方法。