语音算法的技术图谱和学习路径可概括为以下内容：
一、技术图谱
- 核心模块
- 信号预处理：包括降噪、归一化、预加重（提高语音质量）。
- 特征提取：常用MFCC（Mel频率倒谱系数）、LPCC（线性预测倒谱系数）、FBank等算法，将语音信号转换为多维向量。
- 声学模型：
- 传统方法：HMM（隐马尔可夫模型）、DTW（动态时间规整）。
- 深度学习方法：DNN（深度神经网络）、RNN/LSTM（循环神经网络）、端到端模型（如CTC、注意力机制）。
- 语言模型：统计N元语言模型、基于深度学习的模型（如Transformer），用于预测词序列。
- 解码器：结合声学与语言模型，输出最优结果（如WFST框架）。
