基于强化学习的自动语音识别研究：纯强化学习设置及方法优化-可实现的-有问题请联系博主，博主会第一时间回复！！！

基于强化学习的自动语音识别研究探讨了如何通过强化学习技术训练自动语音识别（ASR）模型，提出了一种新的纯强化学习设置，依赖于人类反馈进行训练。现有的强化学习方法存在动作与奖励不匹配的问题，影响了模型训练效果。为了解决这些问题，提出了一种新的强化学习方法——CTC对齐的策略梯度（CTC-PG），并在随机采样和焦点采样等不同采样策略下进行了实验验证。实验结果表明，CTC-PG方法能够显著提高ASR模型的性能。该研究适用于自动语音识别系统的优化与改进，目标是开发出更加高效、鲁棒的模型，减少对传统有监督标注数据的依赖。除了提供理论分析和方法创新外，文中还详细展示了实验设计和结果分析，为未来研究提供了有价值的参考。