Python 深度学习实战：语音识别

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）是指通过计算机将人类声音转换成文字或其他语言形式的过程。 近年来，由于人们越来越喜欢用智能手机、平板电脑等数字设备进行各种活动，随之而来的便是大量的人工音频数据。这些音频数据带来了巨大的价值，但是同时也对计算机来说十分复杂。为了能够准确地处理这些音频数据并生成高质量的文本，需要一个高效且实用的语音识别系统。而最具代表性的语音识别系统就是基于深度学习技术的端到端自动语音识别（End-to-end Automatic Speech Recognition，E2E-ASR）。

在本文中，我将以真实案例的方式，从头到尾全面讲述如何使用Python实现深度学习的方法实现端到端的语音识别系统。整个过程会包括数据准备、特征提取、模型构建、模型训练、模型评估、模型推断、结果展示五个阶段。

2.核心概念与联系

首先，了解语音识别的一些基本术语和概念，对于理解本文的内容至关重要。以下是一些比较重要的名词及其含义：

• 发音：人类语音发出时按照一定规律产生的气流，称作声波。
• 语音信号：语音信号是人的声音经过传播到接收器后的输出。语音信号通常以连续的时间表示，由不同频率的声波组成。
• 音素：每个语音信号都由多个音素构成，这些音素由声音谐波、模糊程度、饱和度等多个因素共同决定。
• 发音单元：通常情况下，一个汉字由两个音素构成，但有的字只由一个音素构成。
• 语言模型：给定一串文字序列，语言模型可以计算出概率最大的下一个音素。