混合语音识别系统结合了两种核心方法：传统的基于隐马尔可夫模型 (HMM) 的方法和现代深度学习技术（如神经网络）。 这些系统旨在利用两种方法的优势：HMM 用于处理顺序数据和概率建模，而神经网络用于学习大型数据集中的复杂模式。 例如，混合系统可以使用深度神经网络 (DNN) 处理音频特征并预测音素，而 HMM 管理这些音素的时间对齐以形成单词。 这种混合使系统能够受益于神经网络的准确性，而不会牺牲 HMM 提供的结构化解码框架。
混合系统的一个关键优势是它们在处理各种场景时的灵活性。 例如，与端到端神经方法相比，HMM 对语言建模需要的训练数据更少，这使得混合模型适用于资源有限的语言或领域。 此外，混合系统可以更轻松地集成特定领域的语言模型或语法。 一个常见的例子是在混合设置中使用加权有限状态转换器 (WFST)，它可以有效地组合声学模型、发音词典和语言模型。 开发人员还可以微调各个组件——例如，将 DNN 替换为卷积循环网络 (CRN) 以获得更好的噪声鲁棒性——而无需重新设计整个管道。
在精度和适应性至关重要的应用中，混合架构仍然具有相关性。 例如，嘈杂环境中的语音助手通常使用混合系统，通过将神经网络的降噪功能与基于 HMM 的解码相结合来提高准确性。 同样，医疗转录工具可以使用混合模型通过自定义语言模型集成专业术语，同时依靠神经网络进行一般的语音到文本任务。 对于开发人员来说，混合系统提供了一个中间地带：它们提供了传统系统的模块化（例如，独立更新语言模型），同时受益于神经网络的性能提升。 这种平衡使它们成为需要可靠性和能够使用现代机器学习技术进行扩展的项目的实用选择。