语音识别入门:HTK与Kaldi工具箱解析
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更新于2024-08-08
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该资源是一份关于使用Python进行三维图像绘制的参考资料,主要涉及曲面图和散点图的示例。同时,该资源还涵盖了语音识别的相关知识,特别是自动语音识别(ASR)的原理和技术发展。
在语音识别领域,自动语音识别(Automatic Speech Recognition, ASR)是将语音信号转化为文本的关键技术。ASR融合了信号处理、信息论、模式识别、机器学习和自然语言处理等多个学科的知识。随着人工智能的快速发展,ASR已经成为科研和工业界的重要研究领域,与图像识别、逻辑推理等技术并驾齐驱。
实验目的是让学生通过实践理解语音识别的基本过程,激发他们对这一技术的兴趣。实验中提到了两种主流的语音识别工具箱:剑桥大学的HTK和约翰霍普金斯大学的Kaldi。HTK以其对传统模型如高斯混合模型(GMM)和隐马尔可夫模型(HMM)的支持而著名,尤其适合初学者。随着深度学习的兴起,工具如TensorFlow也被用于构建更简洁的语音识别引擎。
实验内容不仅涉及理论学习,还包括使用开源框架实际搭建语音识别系统。学生将了解整个语音识别技术框架,掌握基础概念,并能够实现一个可演示的系统。
参考文献包括了多篇关于HTK、语音特征提取(如梅尔频率倒谱系数MFCC)、HMM在语音识别中的应用、说话人适应训练、最小电话错误率(ISM)和I-平滑等技术的文章和教程。这些资源为深入学习和研究提供了丰富的信息。
这份资源提供了Python绘图的示例,并深入介绍了语音识别技术,尤其是ASR的原理、工具和实践,对于学习和研究这两个领域的人员都非常有价值。
2020-09-19 上传
2021-04-08 上传
2023-11-16 上传
2023-07-28 上传
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2023-09-24 上传
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