CTC实际上解决了一个问题，狭义的讲，怎么确定一个语音识别网络输出的音素串是否对应一个单词。这个在利用损失函数进行优化的时候是必要的。
一个单词的说法是很多的，有的部分发音长，有的部分发音短，因此一个单词的音素序列是很多的，不确定的，不可能直接用枚举的方式判断音素串是否对应一个单词。
CTC对序列整体进行建模，计算一个音素序列对应当前单词的概率。
以heeϵlϵlloo 为例，判断heeϵlϵlloo音素序列是hello的概率。考虑一个整体比较麻烦，可以考虑把一个序列拆分成一个一个基本单元来分析。可以考虑用动态规划的方法。这里用递归的思路来分析。
首先用P(heeϵlϵlloo|hello)表示heeϵlϵlloo对应hello的概率，考虑到连续音素可以匹配一个字符，P(heeϵlϵlloo)可以拆分成P(hellϵlϵllo|hello)P(o|o)+P(hellϵlϵllo|hell)P(o|o)，然后P(hellϵlϵllo|hello)又可以拆分P(hellϵlϵll|hello)P(o|o)+P(hellϵlϵll|hell)P(o|o)，然后不断拆分下去。最后会拆分成每个输出的音素的对应某个字符的概率。某个音素是某个字符的概率就是NN输出的softmax概率。
https://distill.pub/2017/ctc/
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