注意机制在现代语音识别系统中发挥着关键作用，它使模型能够在生成输出文本时，动态地关注输入音频信号中的相关部分。与统一处理整个序列的传统方法不同，注意力机制允许模型为音频的不同片段分配不同程度的重要性。这在语音识别中特别有用，因为口语包含时间依赖性——例如，句子中的某些音素或单词依赖于可能跨越音频先前或后续部分的上下文。通过有选择地关注特定的时间步，模型可以更好地将声学特征（如梅尔频谱图帧）与相应的文本标记对齐，从而提高准确性。
注意力机制的一个关键应用是在编码器-解码器架构中，例如 Transformer 或 Listen-Attend-Spell (LAS) 模型。在这些系统中，编码器将原始音频转换为高维表示，而解码器在预测每个单词时使用注意力机制“回顾”编码器的输出。例如，当转录单词“seven”时，模型可能会关注音频中出现“s”音的片段，然后将焦点转移到“eh”和“v”音。自注意力（Transformer 中使用的一种变体）也有助于捕捉音频本身内部的长距离依赖关系。例如，带有尾音“r”的单词“there”，可能需要模型链接相隔较远的时间步来解决歧义。这种灵活性使得注意力机制在处理可变长度输入以及嘈杂或带有口音的语音时特别有效。
然而，注意力机制也伴随着权衡。处理长时间的音频序列（例如，数小时的语音）可能会带来昂贵的计算开销，因为注意力权重会随序列长度呈二次方增长。为了解决这个问题，开发者通常使用诸如分块注意力（在固定大小的窗口中处理音频）或稀疏注意力模式（将交互限制在附近的时间步）等技术。此外，混合方法将注意力机制与连接时序分类（CTC）相结合，以提高训练期间的对齐稳定性。尽管存在这些挑战，注意力机制仍然是最先进系统的基石，因为它直接解决了将非结构化音频映射到结构化文本的核心问题。通过使模型能够学习输入中哪些部分最重要，注意力机制已成为构建准确、上下文感知的语音识别系统不可或缺的部分。