Pytorch 实现语音识别系统

最新推荐文章于 2025-03-09 13:00:00 发布

AI天才研究院

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分类专栏： AI人工智能与大数据深度学习实战文章标签：自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/universsky2015/article/details/132636624

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本文介绍了基于PyTorch的语音识别系统开发，涵盖了声谱图、MFCC特征、时频傅里叶变换、模型结构和概率语言模型等核心概念。详细阐述了数据准备、声学模型训练、LM融合及语音识别模型训练等关键步骤，通过Kaldi和PyTorch技术栈实现端到端的解决方案。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

一、项目背景介绍

近年来，随着科技的飞速发展，人工智能（AI）领域也逐渐进入高速发展的时代。随着深度学习的火热，机器学习模型已经不再局限于图像分类、文本分类等简单任务，而是应用到各种各样的领域。因此，语音识别（ASR）系统成为了未来人工智能的重要组成部分。本文将基于PyTorch框架进行语音识别系统的开发。

二、项目相关概念

1. 声谱图

声谱图（Spectrogram）是语音信号的一种表示方式，它通过对时频分析得到，并显示在时间-频率平面上，以表现声音的频率特性。如下图所示，声谱图是对语音波形经过时频分解后的结果，左侧时域图像呈现了声音波形随时间变化的规律，右侧频率域图像则呈现了声音的高频部分占据的比例。

2. MFCC特征

MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients)是一种用于描述语音的特征向量，由12~39个连续的倒谱系数组成。每一个系数都对应一个特定频率范围内的倒谱系数。每一帧的MFCC特征指的是当前帧上的12维倒谱系数值，从低到高依次是: 第一低频倒谱系数（bark）；第二低频倒谱系数（1st-4th bins）；第三低频倒谱系数（4th-8th bins）；第四低频倒谱系数（8th-16th bins）；第五低频倒谱系数（16th-32nd bins）；第六低频倒谱系数（32nd-64th bins）；第七低频倒谱系数（64th-128th bins）；中间三组连续的倒谱系数（vocal tract funda