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python人工智能 ASR Kaldi 语音识别: 用 Kaldi 实现一个 ASR 语音识别 任务,代码方案分享1(图文详解)

AIGC Micheal 7个月前 (12-27) 239次浏览 已收录 扫描二维码
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python人工智能 ASR Kaldi 语音识别: 用 Kaldi 实现一个 ASR 语音识别 任务,代码方案分享

背景与用途:

ASR(Automatic Speech Recognition)是一种技术,用于将语音信号转换为对应的文本表达。Kaldi 是一个开源的语音识别工具包,提供了一套完整的工具和库,用于构建和训练自定义的语音识别系统。在这个任务中,我们将使用 Kaldi 实现一个基本的 ASR 语音识别系统,它可以接收语音输入并输出相应的文本结果。

代码结构:

  1. 数据准备阶段:

    • 准备音频数据集:将音频数据集划分为训练集、验证集和测试集,并进行相关的数据预处理,如音频格式转换、音频切割等。
    • 准备文本标签:为每个音频样本准备对应的文本标签,用作训练和评估的参考。
  2. 特征提取阶段:

    • 使用 Kaldi 提供的工具和库,将音频数据转换为特征表示,常用的特征包括 MFCC(Mel-frequency cepstral coefficients)和 PLP(Perceptual linear prediction)等。
    • 对特征进行归一化、降维等预处理操作。
  3. 训练阶段:

    • 使用准备好的特征和对应的文本标签,训练语音识别模型。
    • 选择合适的模型架构,如深度神经网络(DNN)、循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)等。
    • 使用训练数据进行模型训练,并进行模型优化和调参。
  4. 解码阶段:

    • 使用训练好的模型对测试集进行解码,将音频输入转换为文本输出。
    • 应用声学模型(AM)和语言模型(LM)进行解码,并使用相关算法(如基于动态时间规整法的 Viterbi 解码算法)获得最优的文本输出结果。
  5. 评估阶段:

    • 对解码的结果进行评估,计算识别率、词错误率(WER)等性能指标。
    • 根据评估结果对系统进行优化和改进。

代码示例(使用 Kaldi 的基本命令行工具):

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