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完成一個 Code-Switching（中英混合）的語音識別系統，整個流程如下思路進行：
163. (Step 1) 訓練音頻到音素的編碼器（Audio → Phoneme Encoder）

• 你已經完成了此部分。
• 核心思路是利用對比學習（NT-Xent Loss），將你自定義的 “音頻到音素” 編碼器輸出的向量，與 XPhoneBERT 對文本產生的音素向量對齊，形成一個共享或可對齊的表示空間。
• 這樣，模型學會了把音頻的特征映射到一個接近 XPhoneBERT 的音素向量空間。

164. (Step 2) 用 f0 特征訓練一個字符級的語言識別 (LID, Language ID) 模型

• 目標是判斷出每個字符（或者更細粒度可以是每個音素/詞）屬于哪種語言（如 “zh” / “en” / “num”）。
• 由于中英文在聲調、語速、F0 高度等方面有差異，可用 f0 作為強特征；再結合簡單的卷積或 Transformer，對 f0 序列進行分類/序列標注。
• 這一步的重點是：需要在輸入端對音頻進行 F0 提取，并且在輸出端做一個“字符級”的多類分類（如果需要更精細可以做音素級/幀級）。
• 訓練好一個 LID 模型后，你就可以在推理時，對于一段音頻的每個字符/音素，預測它最可能屬于哪一種語言。