最新语音识别框架解析：全序列深度卷积神经网络

语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）是一项关键技术，它可以将语音信号转换为文本。近年来，深度学习在语音识别领域取得了显著的突破。本文将详细介绍最新的语音识别框架——全序列深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks for Full-Sequence ASR），并提供相应的源代码。

全序列深度卷积神经网络是一种基于深度学习的语音识别模型，它利用了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）的优势，并在全序列级别上进行建模。下面我们将逐步介绍该框架的关键要点。

首先，我们需要导入相关的库和模块：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

接下来，我们定义全序列深度卷积神经网络的模型结构。该模型由多个卷积层和全连接层组成：