"ASR公开课材料主要讲解了基于深度学习的语音识别技术,涵盖了从基础知识到最新进展,包括端到端模型的应用。" 在【公开课材料_ASR.pdf】中,杨学锐,云从科技的资深算法研究员,分享了关于语音识别的深入知识,主要聚焦于基于深度学习的最新进展。课程内容主要分为四部分:语音识别概述、语音识别思路与常见框架、云从科技的语音识别模型以及问答环节。 首先,语音识别被定义为Large Vocabulary Continuous Speech Recognition (LVCSR),即从语音/音频文件转换成文字序列的过程,处理的是连续语音而非孤立词。近年来,这一技术的发展迅速,错误率从16%降低到4%,甚至超过了人类的识别能力。这一进步得益于深度学习的引入,特别是自2010年的DNN-HMM模型到2012年后的端到端模型。 在发展与现状方面,尽管取得了显著成就,但仍然面临多重挑战。例如,大量的词汇量(英文250000+,中文400000+)要求模型具备广泛的词汇理解能力。此外,不同说话人的口音、方言,以及各种环境噪声(如汽车喇叭、会场回响、马路噪声)都会影响识别效果。同时,不同设备的麦克风类型(手持、耳带、近场远场)也会带来差异。 构建识别系统的框架包括模型构建、数据收集、监督学习和解码搜索。在这个过程中,语音转文字的统计学模型是核心,而数据质量对于模型训练至关重要。为了处理中文语音识别,通常会使用声韵母作为子词单位。在特征提取阶段,经过一系列预处理,如A/D转换、预加重、加窗等,然后通过梅尔滤波器组和MFCC(Mel-frequency cepstral coefficients)提取特征,动态特征(如MFCC的差分和二阶差分)进一步增强信息。 声学模型的构建,传统上采用GMM-HMM,使用隐马尔可夫模型(HMM)来描述语音信号的时间变化。然而,随着深度学习的发展,RNN(循环神经网络)和其他端到端模型如Transformer或LSTM等逐渐成为主流,它们可以直接从原始音频序列预测文本,简化了传统的声学和语言模型结构。 这份材料深入浅出地介绍了语音识别技术,包括其历史、挑战、解决方案以及深度学习在该领域的应用,对于理解并研究语音识别的最新进展极具价值。
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