Kaldi教程：LVCSR语音识别系统基础搭建与数据预处理

本篇文章主要介绍了利用Kaldi工具包搭建LVCSR（Large Vocabulary Continuous Speech Recognition，大规模连续语音识别）系统的详细步骤和基础原理。LVCSR是一种先进的语音识别技术，适用于处理大量词汇的实时语音转写，常见于智能语音助手和自动语音识别系统。 首先，文章从数据处理和特征提取阶段开始讲解。1.1.1 Lexicon Preparation部分提到，通过执行aishell_prepare_dict.sh脚本，将包含近140,000个中文词汇及其读音（包括声调）的lexicon.txt文件导入到data/local/dict目录，并生成额外的文本文件如extra_questions.txt、nonsilence_phones.txt等。值得注意的是，lexicon.txt中的词汇按照拼音首字母排序，但存在多音字混杂的情况。nonsilence_phones.txt和silence_phones.txt分别记录非静音和静音音素。 接着，1.1.2 Data Preparation阶段，通过aishell_data_prep.sh脚本对数据进行预处理，指定使用的语料为aishell_transcript_v0.8.txt，生成transcripts.txt文件。在此过程中，数据被组织成train, dev, test三个子目录，其中关键文件包括： - spk2utt：记录每个说话者与其对应句子的映射，用于区分不同的说话人。 - text：存储每个句子的文本内容。 - utt2spk：标识每个句子对应的说话者。 - wav.flist：存放所有句子原始音频的链接。 - wav.scp：将句子编号与音频文件路径关联起来。 1.1.3 PhoneSets, questions, Lcompilation涉及到语音识别中的语言模型构建。通过utils/prepare_lang.sh脚本，会在data/目录下创建一个lang文件夹，包含L.fst（有限状态机模型），这是发音字典的核心组成部分。脚本内部通过utils/lang/make_lexicon_fst(_silprob).py进行模型构建，其中silprob参数表示是否考虑静默概率，这对于准确处理连续语音中的停顿至关重要。 总结来说，这篇文章深入讲解了如何使用Kaldi搭建LVCSR系统，从数据预处理、特征提取到语言模型的构建，确保了语音识别系统能够处理大规模词汇并实现高效、准确的转写。对于想要深入了解Kaldi语音识别技术的人来说，这是一个宝贵的实践指南。