音声認識モデルの知識を効果的に転移するための手法として、いくつかのアプローチが考えられます。まず、ファインチューニング（fine-tuning）手法は、事前訓練されたモデルを特定のタスクに適応させるための一般的な方法です。これにより、既存の知識を活用しつつ、新しいデータに対する適応を図ることができます。また、マルチタスク学習（multi-task learning）を用いることで、異なるが関連性のあるタスクを同時に学習させることができ、知識の共有を促進します。さらに、自己教師あり学習（self-supervised learning）や対照学習（contrastive learning）を活用することで、ラベルのないデータからも有用な特徴を学習し、音声認識モデルの性能を向上させることが可能です。これらの手法を組み合わせることで、音声認識モデルの知識転移をより効果的に行うことができるでしょう。