中英混合的语音识别XPhoneBERT 监督的音频到音素的编码器结合 f0 特征LID

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完成一个 Code-Switching（中英混合）的语音识别系统，整个流程如下思路进行：
163. (Step 1) 训练音频到音素的编码器（Audio → Phoneme Encoder）

• 你已经完成了此部分。
• 核心思路是利用对比学习（NT-Xent Loss），将你自定义的 “音频到音素” 编码器输出的向量，与 XPhoneBERT 对文本产生的音素向量对齐，形成一个共享或可对齐的表示空间。
• 这样，模型学会了把音频的特征映射到一个接近 XPhoneBERT 的音素向量空间。

164. (Step 2) 用 f0 特征训练一个字符级的语言识别 (LID, Language ID) 模型

• 目标是判断出每个字符（或者更细粒度可以是每个音素/词）属于哪种语言（如 “zh” / “en” / “num”）。
• 由于中英文在声调、语速、F0 高度等方面有差异，可用 f0 作为强特征；再结合简单的卷积或 Transformer，对 f0 序列进行分类/序列标注。
• 这一步的重点是：需要在输入端对音频进行 F0 提取，并且在输出端做一个“字符级”的多类分类（如果需要更精细可以做音素级/帧级）。
• 训练好一个 LID 模型后，你就可以在推理时，对于一段音频的每个字符/音素，预测它最可能属于哪一种语言。