之前的一章着重介绍了声学建模，即将音频信号映射到语音单元或字符序列的过程。然而，要实现高准确度的语音识别，通常不仅仅需要声学信息。所得词序列的概率$P(W)$，以及系统处理语音变化的能力，同等重要。自动语音识别系统旨在根据声学输入$X$找到最可能的词序列$W$，通常表示为最大化$P(W|X)$。语言模型有助于估算$P(W)$，而适应技术则帮助模型更好地适用于不同的声学输入$X$。

本章介绍将语言学约束纳入模型并处理语音变化的方法。我们将涵盖以下内容：

• 使用基于神经网络 (neural network)的语言模型（RNN-LM、Transformer-LM）来预测可能的词序列，并在解码过程中进行整合。
• 浅层融合和深层融合等技术，以结合声学模型和语言模型的信息。
• 说话人适应方法（包括i-vector和神经网络方法），以调整模型以适应个体语音特点。
• 环境和信道适应的策略，以提升在嘈杂环境或使用不同麦克风时的表现。
• 使用无监督和半监督学习 (supervised learning) (semi-supervised learning)，处理无标签音频数据。
• 构建多语言或跨语言环境下的系统。
• 通过实际微调 (fine-tuning)练习来应用这些知识。