背景
Connectionist temporal classification简称CTC，翻译不太清楚，可以理解为基于神经网络的时序类分类。其中classification比较好理解，表示分类问题；temporal可以理解为时序类问题，比如语音识别的一帧数据，很难给出一个label，但是几十帧数据就容易判断出对应的发音label，这个词也给出CTC最核心的意义；connectionist可以理解为神经网络中的连接。
语音识别声学模型的训练属于监督学习，需要知道每一帧对应的label才能进行有效的训练，在训练的数据准备阶段必须要对语音进行强制对齐。
CTC的引入可以放宽了这种一一对应的限制要求，只需要一个输入序列和一个输出序列即可以训练。有两点好处：不需要对数据对齐和一一标注；CTC直接输出序列预测的概率，不需要外部的后处理。
如上图，传统的Framewise训练需要进行语音和音素发音的对齐，比如“s”对应的一整段语音的标注都是s；而CTC引入了blank（该帧没有预测值），“s”对应的一整段语音中只有一个spike（尖峰）被认为是s，其他的认为是blank。对于一段语音，CTC最后的输出是spike的序列，不关心每一个音素对应的时间长度。
输出
语音识别中的DNN训练，每一帧都有相应的状态标记，比如有5帧输入x1,x2,x3,x4,x5，对应的标注分别是状态a1,a1,a1,a2,a2。
CTC的不同之处在于输出状态引入了一个blank，输出和label满足如下的等价关系：
多个输出序列可以映射到一个输出。
参考
《Supervised Sequence Labelling with Recurrent Neural Networks》 chapter7