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ASR 语音识别流程中，WFST、HMM、GMM-HMM、DNN-HMM 和 CTC 分别解决什么问题？
这道题考察候选人是否理解传统 ASR 到深度学习 ASR 的主线：语音识别不是一个单一模型，而是从声学信号到文字序列的建模与搜索问题。HMM 负责把连续语音拆成带隐状态的时间序列；GMM-HMM 用高斯混合建模每个声学状态的观测概率；DNN-HMM 用神经网络替代 GMM 做更强的声学判别；WFST 把发音词典、语言模型、上下文相关音素和解码约束组合成可搜索图；CTC 则用 blank 和条件独立假设直接学习帧到标签序列的对齐，弱化了 HMM 依赖的人工状态对齐。高质量答案要能讲清“各模块解决的问题、它们在链路中的位置、为什么从 GMM-HMM 演进到 DNN-HMM/CTC、以及评估时如何看 WER、RTF、延迟和 OOV”等指标。