深度学习实现中文语音识别：源码与文档解析

本课程设计项目提供了用于中文语音识别的Python源码和详细的文档说明，旨在帮助学习者深入理解语音识别的实现过程和技术细节。项目由声学模型和语言模型两个核心部分构成，均基于神经网络结构。 声学模型部分位于项目目录的acoustic_model文件夹中。在这一部分，提供了多个Python脚本文件，其中cnn_with_full.py是一个推荐直接运行的完整训练脚本，它集成了项目中的最新改进和优化。gru_ctc_am.py文件包含了项目的核心——使用门控循环单元（GRU）的连接时序分类（CTC）模型，实现了对中文语音的识别。项目还引入了基于科大讯飞DFCNN的CNN-CTC结构，并在cnn_ctc_am.py文件中进行了实现。此外，cnn_with_fbank.py文件展示了如何使用DFCNN框架构建声学模型，并通过将部分卷积层替换为inception模块进行优化，而输入则使用了时频图。这一部分的新增模型使用了pluse版数据集，可以在cnn_with_full.py文件中找到。 语言模型部分位于language_model文件夹，提供了基于CBHG结构的语言模型CBHG_lm.py。这种模型起初被谷歌用于声音合成，在本项目中被适配为基于神经网络的语言模型，用于处理中文语音识别中可能遇到的语言序列问题。 整个项目包含了所有必要的代码文件，以及一个主目录my_ch_speech_recognition-master，该主目录封装了项目的所有相关文件和模块。通过该项目的学习和实践，学习者不仅能够掌握深度学习技术在语音识别领域的应用，还能了解到当前最先进的神经网络模型在实际问题中的具体实现和优化方法。 本项目的目标是提供一个高分代码库，既包含完整的语音识别系统实现，又附带详尽的文档说明，以辅助学习者理解、复现和改进现有的语音识别技术。代码中包含了丰富的注释和文档，方便学习者快速上手并深入理解每个环节的设计思路和实现细节。 关键词包括：深度学习、语音识别、Python、神经网络、GRU、CTC、DFCNN、CBHG、声学模型、语言模型、时频图。"