大规模无标注文本语料中蕴含着丰富的语言知识。提炼出无标注文本语料中的知识来提升分类、匹配、序列标注等语言信息处理任务的性能已经被证实是一种行之有效的手段。然而，对采用神经网络一体化建模的语音识别、机器翻译等文本生成模型，无标注文本语料的优势并没有完全显现出来。这是由于实用的文本生成模型往往是条件化的(如根据语音、图像等生成文本)，需要成对数据训练，所以其难以直接利用无标注纯文本数据。已有的一些利用方法存在识别阶段增加额外模型导致开销大、无法利用已训练好的语言模型导致不灵活等问题。如何有效地令基于神经网络一体化建模的文本生成模型利用大规模无标注文本语料中的语言知识，同时避免开销大和不灵活这两个问题，还缺乏深入地研究。

本文从“如何利用纯文本数据提升端到端语音识别性能”这一具体的实际问题出发，以迁移学习为主线方法，面向从大规模无标注文本语料中迁移知识到端到端语音识别模型，在“上文语言知识迁移”、“全局上下文语言知识迁移”、“跨模态全局上下文语言知识迁移”三个递进的层面上，完成了四项创新工作。

1. 提出一种文本知识利用方法。针对已有方法存在识别阶段增加额外模型导致开销大、无法利用已训练好的语言模型导致不灵活的问题，本文提出了一种基于老师-学生学习的文本知识利用方法LST，利用大规模无标注文本语料中的语言知识，来提升端到端语音识别的性能：首先利用语言模型将大规模纯文本中的语言知识表示起来，然后利用老师-学生学习将此语言知识迁移到端到端语音识别系统中。与其它方法相比，该方法不增加预测阶段的计算代价，比较高效；同时，该方法可以利用其它开放获取的已经训练好的语言模型而不需要自行训练，方便灵活。本文还分析比较了该方法与另一种典型的文本知识利用方法浅融合，发现平滑模型估计的分数空间是这两种方法提升识别性能的重要性质。同时，该方法不仅可以应用在语音识别任务，还可以应用在其它所有条件化的文本生成任务中。
    
2. 提出一种全局上下文语言模型。针对端到端编码器-解码器模型没有利用文本中下文知识的问题，本文提出一种全局上下文语言模型“因果完形填空器”，然后利用LST方法将此全局上下文语言知识迁移到端到端编码器-解码器模型中，使得编码器-解码器模型也可以利用全局上下文语言知识。相比其它的利用双向语言知识的方法，该方法不增加识别阶段复杂性，还可以灵活地利用无标注纯文本。
    
 3. 证实利用语音中包含的语言知识而不进行显式语言建模也可以有效进行语音识别。针对已有端到端编码器-解码器模型的自回归模式束搜索阶段耗时较大的问题，基于观察到的语音与文本的语言知识同构现象，本文提出一种端到端非自回归语音识别模型LASO。该方法没有显示地自回归语言建模，所以可以并行地实现同时预测所有的词。实验表明，所提模型在两种规模的公开中文语音数据集上都可以表现出与自回归模型可比的性能，但处理速度是自回归模型的近50倍。这些结果表明，不进行显式地自回归语言建模，而是利用语音中的语言知识，也可以进行高效的语音识别。
    
4. 提出一种跨模态全局语言知识迁移方法，有效提升了单模态语音识别模型性能。根据文本与语音的语言知识同构性，本文提出将大规模预训练语言模型中的语言知识跨模态地迁移到非自回归语音识别模型LASO中。实验证明，所提方法可以提升纯语音模态建模的端到端语音识别模型的效果。同时结果表明，利用不同模态的语言知识同构性进行知识迁移，可以有效地提升不同模态模型的性能。