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
语音数据的常用增强方法
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- SpecAugment: A Simple Data Augmentation Method for Automatic Speech Recognition, Daniel S. Park, William Chan, Yu Zhang, Chung-Cheng Chiu, Barret Zoph, Ekin D. Cubuk, Quoc V. Le, 2019 Proc. Interspeech 2019 DOI: 10.21437/Interspeech.2019-2680 - 介绍了SpecAugment，一种通过在语谱图上应用时间遮蔽和频率遮蔽来增强ASR系统的方法。
- A Study on Data Augmentation for Robust Speech Recognition, P. H. N. Tan, S. L. Lee, C. W. R. Her, S. H. S. Lim, and J. H. L. Teo, 2017 2017 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) (IEEE) DOI: 10.1109/ICASSP.2017.7952402 - 研究了噪声添加和混响等数据增强技术对语音识别系统弹性的影响。
- torchaudio.transforms, PyTorch Team, 2024 (PyTorch) - PyTorch
torchaudio库中用于数据增强的音频转换功能的官方文档。