Kaldi语音识别：数据准备与特征提取步骤详解

"这篇资料主要介绍了Kaldi框架中语音识别数据准备和特征提取的基本步骤，包括数据准备、特征提取和语言模型的构建等关键环节。" 在Kaldi中，数据准备是建立语音识别系统的第一步，它涉及到创建必要的数据结构以便后续的处理。主要涉及以下几个文件的生成： 1. **utt2spk**：这个文件映射每个语音片段（utterance）到对应的说话人（speaker）。这对于多说话人识别系统尤其重要，因为它帮助区分不同人的语音。 2. **text**：文本文件，包含了每个语音片段对应的转录文本。这是训练语言模型和进行对齐的基础。 3. **wav.scp**：这是一个脚本文件，列出所有语音文件的路径，用于读取和处理音频数据。 在数据准备阶段，通常会执行以下操作： - 使用`local/prepare_data.sh`脚本来准备语音数据，指定语音文件所在的目录。 - `local/prepare_dict.sh`用于创建数据字典，字典文件包含了所有可能出现的单词及其对应的音素表示。 - `utils/prepare_lang.sh`用于构建语言模型所需的词汇表和四元组语言模型。 - `local/prepare_lm.sh`则用来准备语言模型，可能包括训练或使用预训练的语言模型。 接下来是**特征提取**，这是将原始音频转换为可供机器学习模型使用的表示形式的过程。Kaldi中最常用的特征是MFCC（梅尔频率倒谱系数），这可以通过`steps/make_mfcc.sh`脚本来完成。该脚本生成MFCC特征，并且通常会配合`steps/compute_cmvn_stats.sh`来计算和应用声道归一化的统计信息，以减小说话人和环境变化的影响。 特征提取还包括了计算 vad（语音活动检测）信息，用于区分语音和非语音段，以及可能的其他增强技术，如噪声抑制和增益控制，这些在实际应用中对于提高识别性能至关重要。 总结来说，Kaldi的数据准备和特征提取涵盖了从原始音频到机器学习模型输入的转换过程，包括数据组织、字典和语言模型的构建，以及MFCC等声学特征的提取。这些步骤是构建高质量语音识别系统的基础，对于理解和优化Kaldi的工作流程至关重要。