清华大学语音识别实验：基于Kaldi的ASR入门

"清华大学语音识别实验指导书" 这篇资源是一份针对语音识别的实验指导书，主要介绍了如何利用Kaldi框架进行语音识别实验。该书由刘艺和雷金铎编著，出版于2018年3月。实验旨在帮助学生理解和实践语音识别的基本原理和技术，同时提供了一些参考资料以便深入学习。 一、实验目的： 实验的核心目标是让学生通过实际操作理解语音识别的工作流程，激发他们对这一技术的兴趣，并掌握基本的语音识别技术。同时，学生将能够在开源的Kaldi框架下构建一个简单的语音识别系统，为未来的研究和应用打下基础。 二、语音识别概述： 语音识别是将语音信号转化为文本的过程，它结合了信号处理、信息论、模式识别、机器学习、自然语言处理和高性能计算等多个学科的知识。随着人工智能的快速发展，语音识别已成为关键技术之一，尤其在人机交互和公共安全领域具有重大意义。 三、技术背景： 自动语音识别（ASR）技术经历了从传统的HMM-GMM模型到深度学习模型的转变。其中，HTK工具箱因其对GMM-HMM的良好支持，成为了早期语音识别研究者的首选。然而，近年来，随着深度学习框架如Torch和TensorFlow的普及，端到端的模型使得语音识别流程更加简化，研究者能够更高效地构建语音识别引擎。 四、实验内容与工具： 实验中，学生将接触到两种主流的语音识别工具箱——HTK和Kaldi。HTK是一个经典的工具，提供了丰富的文档和教程，适合初学者学习HMM和GMM的基础知识。而Kaldi则是一个更现代的框架，它支持最新的深度学习方法，使得学生能够更便捷地实现和测试新的语音识别算法。 五、实验期望结果： 通过这次实验，学生不仅会理解语音识别的整体架构，还将学习到其基础概念，包括信号预处理、特征提取、模型训练以及解码等步骤。最终，他们将能够运用Kaldi搭建出一个可以实际运行的语音识别系统。 总结，这份“清华大学语音识别实验指导书”为学习者提供了一个实用的平台，通过实践操作来探索复杂的语音识别技术。它不仅涵盖了理论知识，还强调了实践经验，是学习语音识别技术的宝贵资源。