使用Kaldi构建LVCSR语音识别系统指南
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更新于2024-08-05
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“LVCSR语音识别系统搭建.pdf主要涵盖了使用Kaldi工具包构建大规模连续语音识别系统(LVCSR,Large Vocabulary Continuous Speech Recognition)的基础步骤和核心原理。文档详细讲解了从数据预处理、特征提取到语言模型和声学模型的构建过程。”
在LVCSR系统的搭建过程中,首先要进行的是数据预处理和特征提取。这部分主要包括以下几个环节:
1. **词典准备(Lexicon Preparation)**:
使用`aishell_prepare_dict.sh`脚本,将`resource_aishell`下的`lexicon.txt`复制到`data/local/dict`目录,并生成额外的文件如`extra_questions.txt`, `nonsilence_phones.txt`, `optional_silence.txt`和`silence_phones.txt`。`lexicon.txt`包含大约140000个中文词汇的拼音和声调信息,多音字会被一起列出。`nonsilence_phones.txt`和`silence_phones.txt`分别存储非静音和静音音素。
2. **数据预处理(Data Preparation)**:
通过运行`aishell_data_prep.sh`,将指定的语料`aishell_transcript_v0.8.txt`转化为`transcripts.txt`。在这个阶段,会在`data/local/`和`data/`目录下创建`train`, `dev`, `test`子目录,这些目录下会生成多个关键文件,如:
- `spk2utt`:记录说话者与句子之间的对应关系。
- `text`:每个句子的文本标注。
- `utt2spk`:每个句子所属的说话者信息。
- `wav.flist`:所有句子原始音频的地址列表。
- `wav.scp`:句子编号与音频文件路径的映射。
3. **Phone Sets, Questions, and Language Compilation**:
运行`utils/prepare_lang.sh`,在`data/`目录下生成`lang`文件夹,包含如`L.fst`等文件,它是发音字典的有限状态机模型。这个过程主要是通过`utils/lang/make_lexicon_fst(_silprob).py`脚本完成,其中`_silprob`表示是否考虑静音的概率。
接下来,系统将进入声学模型和语言模型的训练,这通常涉及到GMM-HMM(高斯混合模型-隐马尔可夫模型)或深度神经网络(DNN)模型的训练,以及语言模型的构建,可能包括N-gram、RNN(循环神经网络)或者Transformer等模型。Kaldi提供了一系列工具来处理这些任务,例如用于HMM-GMM训练的`steps/train_mono.sh`,用于DNN训练的`steps/nnet3/`目录下的脚本,以及用于语言模型的`utils/mkdata-lang.sh`等。
LVCSR系统的优化通常包括模型的精细调整、解码器的优化以及语言模型的增强。例如,使用困惑度网络(Confusion Network,CN)或词汇重迭解码(Viterbi decoding with lattice)来提高解码性能,或者采用更复杂的语言模型,如KenLM,来提升识别准确率。
在实际应用中,LVCSR系统还涉及到噪声抑制、回声消除、语音活动检测(VAD)等前处理技术,以及适应不同说话人特性的说话人自适应训练。Kaldi框架提供了相应的模块和脚本来支持这些功能,使得开发者能够构建出高效且准确的语音识别系统。
2021-09-25 上传
2019-11-21 上传
2022-06-27 上传
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2023-08-28 上传
2021-10-11 上传
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