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@@ -106,7 +106,7 @@ \subsection{级联式语音翻译}
 \end{figure}
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-\parinterval 由于声学特征提取在上一节中已经进行了描述，而且文本翻译可以直接使用本书介绍的统计机器翻译或者神经机器翻译方法。因此下面简要介绍一下语音识别模型，以便读者对级联式语音翻译系统有一个完整的认识。其中的部分概念在后续介绍的端到端语言翻译中也会有所涉及。
+\parinterval 由于声学特征提取在上一节中已经进行了描述，而且文本翻译可以直接使用本书介绍的统计机器翻译或者神经机器翻译方法。因此下面简要介绍一下语音识别模型，以便读者对级联式语音翻译系统有一个完整的认识。其中的部分概念在后续介绍的端到端语音翻译中也会有所涉及。
 
 \parinterval 传统的语音识别模型和统计机器翻译相似，需要利用声学模型、语言模型和发音词典联合进行识别，系统较为复杂\upcite{DBLP:journals/ftsig/GalesY07,DBLP:journals/taslp/MohamedDH12,DBLP:journals/spm/X12a}。而近些年来，随着神经网络的发展，基于神经网络的端到端语音识别模型逐渐受到关注，训练流程也大大被简化\upcite{DBLP:conf/nips/ChorowskiBSCB15,DBLP:conf/icassp/ChanJLV16}。目前的端到端语音识别模型主要基于序列到序列结构，编码器根据输入的声学特征进一步提取高级特征，解码器根据编码器提取的特征识别对应的文本。在\ref{end-to-end-speech-translation}小节中介绍的端到端语音翻译模型也是基于十分相似的结构。因此，从某种意义上说，语音识别和翻译所使用的端到端方法与神经机器翻译是一致的。
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