本申请涉及人工智能技术领域，提供一种语音识别模型的训练方法、语音识别方法及相关装置，用以解决在语音识别模型进行语音识别时准确率较低的问。本申请在将音频文件的音频特征数据输入给语音识别模型之前，对音频特征数据进行以模型感受野为间隔的掩蔽，然后将掩蔽处理后的音频特征数据输入给语音识别模型，基于音频特征数据，对语音识别模型进行训练。由于进行了本申请的掩蔽处理，使得样本包括了有上下文，没有上下文，没有上文，没有下文等多种样本，使得语音识别模型能够学习到不同情况下的识别结果。综上，本申请能够通过对音频特征数据进行等感受野间隔的掩蔽，摆脱语音识别模型对部分信息的过度依赖，提升语音识别模型的识别率。