kaldi中文语音识别

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kaldi是什么
kaldi与中文语音识别
编译与安装kaldi
用kaldi进行中文语音识别
本文记录了我编译安装kaldi和两种用kaldi进行中文语音识别的过程,包括如何kaldi的简单介绍、环境的配置、相关模型的训练、导入,算是自己近期学习的一个总结,也希望可以帮助到需要的人~~~


kaldi是什么
kaldi是一个用C++写的语音识别工具包。kaldi旨在供语音识别研究员使用。当然,kaldi也可以用作声纹识别。关于他的详细介绍可以访问kaldi的官方文档

kaldi与中文语音识别
感谢很多大神与科研工作者在kaldi上开源了他们的数据集和训练模型,让我这样的小白可以站在巨人的肩膀上前行。

编译与安装kaldi
注意:为了提高训练的速度,kaldi最好安装在GPU云服务器下。如果没有服务器话,使用虚拟机应该也是可以的,但一定要分配足够的内存空间和存储空间。下面我就以我使用的centos服务器为例,介绍kaldi的编译与安装。

编译与安装大概分为3步

安装git、下载kaldi的源码
安装编译所需依赖包
配置、编译kaldi

1.kaldi的下载

kaldi的所有源码开源在了GitHub上,可以直接git下载到服务器上,首先得确保服务器上安装了git,如果没有安装的话,就先安装git sudo yum install git -y

接着git clone下载kaldi

git clone https://github.com/kaldi-asr/kaldi.git

下载完成kaldi源码后,我们将得到如下一个文件结构的目录。

kaldi/
├── COPYING
├──

### 关于Kaldi中文语音识别THC30实现 #### Kaldi简介 Kaldi是一个用于语音识别的工具包,广泛应用于学术研究和工业界。该工具包提供了多种功能强大的算法和技术来处理各种语音任务[^1]。 #### 安装与配置Kaldi 为了使用Kaldi进行中文语音识别,在本地环境中安装和配置Kaldi是非常必要的。通常情况下,这涉及到获取源码、满足依赖关系以及构建项目本身。对于特定版本如THC30来说,可能还需要额外调整某些参数或脚本来适配具体需求。 #### 准备数据集 在开始训练之前,准备高质量的数据集至关重要。针对中文语音识别的任务,应该收集足够的带有标注的音频文件作为输入给Kaldi。这些数据应当被整理成适合框架使用的格式,并且要确保标签准确无误以便后续模型能够有效学习[^2]。 #### 特征提取 当提到特征提取时,值得注意的是Kaldi中的特性设定不同于其他一些传统工具比如HTK。尽管两者之间存在差异,但通过适当设置命令行选项(例如`--htk-compat=true`),可以使二者产生的MFCC特征更加相似。此外,还提供了一个特殊的标志位`--subtract-mean`用来减去每条录音信号的平均值从而改善性能表现[^3]。 #### 训练过程概述 一旦完成了上述准备工作之后就可以着手建立自己的ASR系统了。在这个阶段内会经历多个子步骤,包括但不限于预处理原始波形、生成字典映射表单、定义音素集合等。最终目标是要得到一组权重矩阵和其他统计量描述所学得的语言结构特点。 ```bash # 假设已经准备好所有必需资源路径 cd egs/thchs30/s5 # 进入指定实验目录下工作空间 ./run.sh # 执行自动化流程控制脚本启动整个流水线作业 ``` #### 测试与评估 完成一轮完整的迭代后,利用测试集中未见过的新样本验证系统的准确性就显得尤为重要。此时可以通过解码器将未知话语转换成语义理解单元进而衡量错误率指标。
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