Kaldi中的关键词搜索:声学模型与索引技术详解
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更新于2024-08-09
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Kaldi是一个强大的开源工具包,专用于语音识别和关键词搜索,特别是针对低资源语言。该书籍《Kaldi中的关键词搜索 - Simulink与信号处理 第2版》由丁亦农编著,于2014年出版,深入探讨了在Kaldi框架下实现高效关键词搜索的功能和方法。
章节4.6详细介绍了Kaldi中的关键词搜索模块,其核心是利用加权有限状态转换器(WFST)来处理语音识别和关键词检索。WFST的优势在于它支持高效的搜索和处理复杂的语言模型,包括词汇表内的精确匹配和词汇表外(OOV,Out-of-Vocabulary)情况的代理关键词。系统设计包括:
1. **Typical Kaldi KWS System**:
- Kaldi的关键词搜索系统通常包含两部分:LVCSR(隐马尔可夫语言模型)模块负责解码和生成搜索集合的网格,而KWS模块则负责构建网格索引并执行关键词查找。
- LVCSR模块使用 SGMM(子空间高斯混合模型)和 MMI(最大互信息)训练,基于PLP特征和不同的声学模型,如HMM、DNN(深度神经网络)和BNF(瓶颈特殊)系统,这些系统都生成网格用于后续的检索。
2. **Proxy Keywords**:
- 为了处理OOV问题,系统采用了代理关键词技术,即预先定义一组与实际单词相似的词作为代理,当遇到未在词汇表中的词时,使用这些代理词进行搜索。
3. **Babel Scripts**:
- 书中还提到了为IARPA Babel项目定制的KWS相关脚本,这些脚本可能涉及特定任务的模型训练和评估。
4. **Lattice Indexing**:
- 解码出的网格使用了网格索引技术,将每个词的开始、结束时间和后验概率信息整合到单个广义因子传递器结构中,便于高效搜索。
5. **声学模型和数据处理**:
- Kaldi支持多种声学模型,如传统的HMM和深度学习模型(如DNN),并使用PLP特征和相应的库进行音频预处理和特征提取。
6. **安装和使用**:
- 书中还提供了详细的Kaldi安装指南,包括Ubuntu、Cygwin和其他平台的安装步骤,以及如何处理安装过程中可能遇到的问题。
此外,该书还包括了使用Kaldi进行实时在线识别、决策树在Kaldi中的应用、HMM拓扑和转移模型、聚类机制以及解码图的构建等内容。对于初学者和专业人士,这是一本深入理解Kaldi及其在关键词搜索中应用的重要参考书。如果你希望参与Kaldi的学习和讨论,书中还提到了Kaldi学习语音深度学习群的相关信息。
2021-01-06 上传
2021-05-29 上传
2021-05-30 上传
2021-05-20 上传
2024-06-22 上传
2024-06-22 上传
2020-03-13 上传
2021-04-07 上传
2019-05-06 上传
SW_孙维
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