Kaldi语音识别入门教程：构建测试时间解码图详解

Kaldi是一款强大的开源语音识别工具包，专注于基于高斯混合模型（GMM）和隐马尔可夫模型（HMM）的语音识别技术。本篇教程旨在引导初学者快速入门Kaldi的语音识别开发，特别关注解码图（decoding graph）的创建过程，这是语音识别中的关键步骤。 首先，解码图是在测试时间用于实际语音识别任务的工具。它将语言模型、声学模型以及可能的其他语言处理组件连接起来，形成一个计算路径来找到输入语音序列最可能的文本对应。这个过程涉及到一系列数据准备阶段，如初始化符号表（word.txt和phones.txt），它们分别映射词汇和音素到整数ID，以供OpenFst库处理。OpenFst中的符号表0通常保留给ε（空字符），这是一种特殊的符号。 在Kaldi中，创建解码图的典型步骤包括： 1. **符号表准备**：生成包含词汇和音素ID的符号表，例如在例子中，文件`headwords.txt`和`phones.txt`分别包含了特殊符号如<eps>、<s>、</s>等，以及对WSJ任务中特定词汇和音素的标识。 2. **模型构建**：这包括训练声学模型（如GMM-HMM或深度神经网络-HMM），以及语言模型（如n-gram或神经网络语言模型）。这些模型是解码图的基础，它们描述了声学特征与文本序列之间的概率关系。 3. **FST操作**：使用OpenFst工具包，根据训练好的模型构建FST（有限状态转移机），如声学FST（Acoustic FST）、语言FST（Language FST）和联合FST（Combined FST），它们通过串联或并联操作结合不同的模型。 4. **解码图生成**：将多个FST组合成一个解码图，这可能涉及到插入循环移除（Cycle Removal）、后向算法优化等步骤，以减少搜索空间并提高识别效率。 5. **解码**：在实际应用中，输入一段音频，将其转换为声学特征，然后在解码图上执行搜索，找出最可能的文本路径，输出识别结果。 6. **性能评估**：通过WER（Word Error Rate）或其他度量标准来评估识别系统的性能，并根据需要调整模型参数或优化解码策略。 对于初次接触Kaldi的开发者，阅读Mohri等人撰写的《基于加权有限状态自动机的语音识别》是一个不错的选择，尽管篇幅较长，但对理解FST（特别是对非熟悉者）至关重要。同时，OpenFst网站提供了更深入的理论背景和实用指导。 Kaldi的解码图创建教程涵盖了语音识别开发的初步流程，从数据预处理到模型训练，再到解码时的具体技术细节，对于希望进入语音识别领域的人员来说，这是一个不可或缺的入门指南。