针对连接时序分类模型需具有输出独立性的假设，对语言模型的依赖性强且训练周期长的问题，提出一种基于连接时序分类模型的语音识别方法.首先，基于传统声学模型的框架，利用先验知识训练基于注意力机制的语谱图特征提取网络，有效提高了语音特征的区分性和鲁棒性；其次，将语谱图特征提取网络拼接在连接时序分类模型的前端，并减少模型中循环神经网络层数进行重新训练.测试分析结果表明，该改进模型缩短了训练时间，有效提升了语音识别准确率.