语音识别中的迁移学习是指重用一个预训练模型，该模型最初在大型数据集上进行训练，然后将其适应到特定任务或领域。开发者无需从头开始训练模型，而是从一个已经学习了通用语音模式的模型入手，例如音素、语调或背景噪声处理。这种方法减少了对大量标注数据集和计算资源的需求，使其在特定用例中变得实用。例如，一个在数千小时多语种音频上预训练的模型可以进行微调，以便在临床环境中识别医学术语，即使领域特定数据有限。
迁移学习的一个关键优势在于其解决数据稀缺性的能力。许多语音识别任务，如识别稀有语言或特定领域的行话，都缺乏足够的标注训练数据。预训练模型，例如 wav2vec 2.0 或 Whisper，在初始训练期间学习通用的语音表示，这些表示可以以最小的适应性迁移到新任务中。例如，为工业机械构建语音助手的开发者可以利用预训练模型，并使用一小组记录的工厂噪音和技术词汇数据进行微调。这个过程保留了模型对语音的整体理解，同时针对目标环境进行了专门化处理，从而在无需进行详尽数据收集的情况下提高了准确性。
迁移学习还能简化部署流程并提高效率。从头训练一个语音识别模型需要大量的计算能力和时间，这对于资源有限的团队来说可能不切实际。通过重用预训练模型，开发者可以专注于针对特定要求进行优化，例如延迟或内存限制。例如，移动应用开发者可以采用一个大型预训练模型，修剪不必要的层，并在一个包含简短语音命令的数据集上进行微调，从而创建一个适用于边缘设备的轻量级版本。然而，挑战依然存在，例如确保预训练模型的原始训练数据与目标任务的特征一致。数据不匹配——比如将一个在干净录音棚录音上训练的模型适应到嘈杂的现场录音——可能需要额外技术，如数据增强或特定层重训练，以保持性能。