该研究提出了解决自动语音识别模型在对话和自发语音中不流畅问题的方法，通过改进的连接时序分类算法，准确预测词级时间戳并分类对齐间隙，实现了81.62%的准确率和80.07%的F1分数。该方法在文本转录中具有潜力。

本文提出了一种高效的噪声语音情感识别（NSER）方法，通过采用自动语音识别（ASR）模型作为噪声鲁棒特征提取器来消除噪声语音中的非语音信息，以解决传统 NSER 方法在真实环境中对非平稳噪声的复杂性和不确定性的限制。实验证明，该方法在 NSER 性能上优于传统的噪声减少方法，胜过自监督学习方法，并且即使在使用 ASR 转录或噪声语音的基准转录的文本方法中也表现优异。

该研究提出了一种全自动的方法来识别语音记录中的语音异常，以帮助评估语音障碍。该方法结合了CTC和基于编码器-解码器的自动语音识别模型，可以实现与人类水平相当的准确性来区分患有失语症的人与健康对照组的记录。