声学模型和发音模型都是语音识别中的重要组成部分，但它们之间存在明显的差异。

以下是对两者差异的清晰归纳： 一、功能与目标 声学模型： 功能：声学模型主要负责将声学和计算机学的知识进行整合，处理声音信号中的特征提取部分，并为可变长的特征序列生成声学模型分数。

目标：解决特征向量的可变长问题和声音信号的多变性问题，以实现声音到文字的准确转换。

发音模型： 功能：描述发音的过程和规则，通常与语音合成或语音识别中的音素或音节级建模相关。

目标：根据给定的文本或音素序列，产生相应的发音方式或模拟人类的发音过程。

二、建模重点 声学模型： 侧重于声音信号的统计建模，如使用隐马尔可夫模型（HMM）或深度学习模型（如循环神经网络RNN、长短时记忆网络LSTM等）来捕捉声音特征。

依赖于大量的语音数据来训练模型，以提高识别的准确性。

发音模型： 更关注于语言学和语音学的知识，如音素的发音方式、音节结构、语调等。

可能不需要像声学模型那样大量的语音数据，而更多地依赖于语言学家或语音学家的专业知识和经验。

三、应用场景 声学模型： 广泛应用于语音识别系统，特别是在自动语音识别（ASR）中，用于将声音信号转换为文字。

在语音搜索、智能助手、电话语音识别等场景中发挥着重要作用。

发音模型： 在语音合成（TTS）中应用较多，用于根据文本生成自然的语音输出。

对于构建具有自然发音和语调的语音合成系统至关重要。

综上所述，声学模型和发音模型在功能与目标、建模重点以及应用场景等方面存在显著差异。

声学模型更注重声音信号的统计建模和识别准确性，而发音模型则更侧重于语言学和语音学知识的应用以及语音的合成质量。