声学模型搭建模块：深度学习框架下的详细步骤

声学模型搭建模块的详细步骤如下：

1. 初始化CNN模型：使用深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，创建一个CNN模型的初始状态。

2. 初始化CTC模型：同样使用深度学习框架，创建一个CTC模型的初始状态。

3. 创建卷积层：在CNN模型中，使用卷积层提取音频数据的特征。

4. 归一化：经过卷积层提取的特征需要进行归一化，以便更好地进行后续处理。

5. 池化层：使用池化层对卷积层输出的特征进行降维，以减少计算复杂度。

6. 创建全连接层：全连接层用于将卷积层和CTC层连接起来，以便进行声学模型的训练。

7. 合成CNN单元：将卷积层、归一化层、池化层等合成为一个完整的CNN单元。

8. Lambda层计算CTC损失：使用Lambda层计算CTC损失，进一步优化声学模型。

通过以上步骤，可以搭建一个基本的声学模型，用于语音识别等任务的训练和预测。