趋近智
应用语音识别
章节 1: 数字音频与语音入门
自动语音识别系统介绍
人类语音的特性：音素和同位音
数字音频信号：采样、量化与编码
在 Python 中使用 Librosa 处理音频数据
时域与频域分析
语音可视化中的语谱图入门
实践操作：加载与可视化音频波形
章节 2: 语音识别的特征提取
特征提取在ASR中的作用
梅尔频率倒谱系数 (MFCC)
MFCC的逐步计算
滤波器组和对数梅尔频谱图
特征归一化技术
MFCCs与频谱图作为输入特征的比较
实践：从数据集中提取和归一化特征
章节 3: 基于深度神经网络的声学建模
自动语音识别中的声学模型概述
使用循环神经网络构建声学模型
使用LSTM和GRU处理序列难题
联结主义时序分类 (CTC) 损失
实现基于CTC的ASR模型
动手实践：使用 CTC 训练一个简单 LSTM 声学模型
章节 4: 高级声学模型与架构
用于语音识别的注意力机制
自动语音识别 (ASR) 中的序列到序列 (Seq2Seq) 模型
听觉、注意与拼写 (LAS) 架构
自动语音识别中的 Transformer 模型概述
Conformer：结合卷积神经网络与Transformer
预训练ASR模型概述
实践：微调预训练ASR模型
章节 5: 语言模型与解码
语言模型在自动语音识别中的作用
N-gram 语言模型
使用 KenLM 构建 N-gram 模型
模型整合的解码图
解码算法：贪心搜索与集束搜索对比
结合语言模型实现束搜索
动手实践：将语言模型集成到 CTC 解码器中
章节 6: ASR系统的评估与部署
ASR 性能评估指标：词错误率 (WER) 和字符错误率 (CER)
计算词错率
语音数据的常用增强方法
使用Hugging Face流水线进行ASR
使用 Gradio 构建语音转文本应用
实时流式ASR的考虑事项
实践：评估和构建演示应用
梅尔频率倒谱系数 (MFCC)
这部分内容有帮助吗？
- Comparison of Parametric Representations for Monosyllabic Word Recognition in Continuously Spoken Sentences, S. B. Davis and P. Mermelstein, 1980 IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, Vol. 28 (IEEE) DOI: 10.1109/TASSP.1980.1163420 - 这篇有影响力的论文介绍了梅尔频率倒谱系数（MFCCs），并展示了它们在语音识别任务中的有效性。
- Discrete-Time Processing of Speech Signals, John R. Deller, John H. L. Hansen, and John G. Proakis, 2000 (Wiley-IEEE Press) - 这本书为专门应用于语音的数字信号处理技术提供了坚实的基础，涵盖了MFCC计算中所用变换和滤波的基本原理。
- A Scale for the Measurement of the Psychological Magnitude of Pitch, S. S. Stevens, J. Volkmann, and E. B. Newman, 1937 Journal of the Acoustical Society of America, Vol. 8 (The Acoustical Society of America) DOI: 10.1121/1.1915893 - 这篇经典论文引入了梅尔刻度，它是一种感知音高刻度，由于与人类听觉感知的对齐，成为梅尔频率倒谱系数的基本组成部分。