随着端到端神经网络在机器翻译、语音生成等方面的进展，端到端的语音识别也达到了和传统方法可比的性能。不同于传统方法将语音识别任务分解为多个子任务，端到端的语音识别模型基于梅尔语谱作为输入，能够直接产生对应的自然语言文本，大大简化了模型的训练过程，从而越来越受到学术界和产业界的关注。

端到端建模技术在自动语音识别（ASR）中提高识别准确率的方式主要体现在以下几个方面：

1. 自注意力机制：基于Transformer的端到端模型采用自注意力机制，这种机制能够通过上下文来理解当前词的含义，从而在语义特征提取上更为强大。这对于处理同音字或词的情况特别有用，模型能够根据上下文判断正确的词汇，提高识别的准确性。

2. 联合优化：传统的语音识别方案中，各个部分任务是独立的，无法进行联合优化。而端到端模型通过单一神经网络框架解决了这一问题，使得模型层数更深、训练数据更大时，准确率得到提升。企业可以使用更多的专有数据集来训练模型，以获得特定场景下更准确的识别结果。

3. 硬件并行计算能力：新的神经网络结构能够更好地利用和适应新的硬件（如GPU）的并行计算能力，从而加快运算速度。这意味着同样的语音转写任务，基于新网络结构的算法模型可以在更短的时间内完成，满足实时转写的需求。

4. 简化的ASR流程：端到端模型直接将语音波形映射到目标词序列，简化了ASR流程，减少了传统混合模型中的多个独立组件（如词典、声学模型和语言模型）。这种简化不仅减少了模型的复杂性，也减少了错误传播的可能性，从而提高了识别准确率。

5. 训练方法和损失函数：端到端ASR模型在训练时采用了不同的训练方法和损失函数，如连接时序分类（CTC）和注意力机制，这些方法有助于模型更好地学习语音信号和目标文本之间的对应关系，从而提高识别准确率。

6. 大规模数据集和评估：端到端模型通常使用大规模数据集进行训练，并使用诸如词错误率（WER）等标准评估指标来衡量性能，这有助于模型在实际应用中达到更高的识别准确率。

综上所述，端到端建模技术通过自注意力机制、联合优化、硬件并行计算能力、简化的ASR流程、训练方法和损失函数的优化，以及大规模数据集的使用，显著提高了自动语音识别技术的识别准确率。