基于Kaldi的中文语音识别研究

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目前人工智能处于飞速发展时期,人类不断突破技术难点,更新人机交互方式。语音识别是语音交互的基础,因此语音识别技术成为国内外众多学者的研究热点。随着神经网络的兴起及计算机性能的提升,科学家将神经网络应用到语音识别中,使识别率有了显著的提高,同时推动了语音识别类产品的商业应用。本文主要研究基于Kaldi的中文语音识别。阐述了语音识别的基本原理及语音信号特征提取方法,介绍了开源工具Kaldi的WFST解码机制。重点研究了基于神经网络的声学模型和语言模型。在声学模型方面,为了解决传统声学模型无法利用帧的上下文信息问题,引入表达和建模能力更强的DNN,同时针对DNN无法对语音信号长时相关性建模,使用TDNN建模方法,并基于DT训练神经网络模型。本文采用thchs30语音数据集,借助Kaldi使用MLE方法训练GMM模型和DNN模型,同时使用DT方法训练DNN模型和TDNN模型,以词错误率为判别依据,在测试集上得到的实验结果表明:DNN相较于GMM中性能最好的tri3b模型有更好的识别效果,其词错误率下降了5.8%;进行DT训练后的DNN模型在性能上有所提升;无论是哪种TDNN模型,其性能都优于DNN模型,同一种TDNN模型,在输入特征基础上增加i-vector特征的tdnn_1b模型在本文中的词错误率相对较低,性能相对较好。可见,学习能力更强的神经网络比传统声学模型识别率更高;在基于神经网络的声学模型中,能够对语音信号长时相关性建模的TDNN比DNN表现更好;DT方法比起传统MLE训练方法,能增加模型的分类能力,提升系统性能。在语言模型方面,介绍了常用的N-gram语言模型并进行平滑算法的优化。针对N-gram语言模型的数据稀疏性问题,采用能更好描述语句间关系的RNN来训练语言模型。依据困惑度指标,不同语言模型在测试集上的结果表明:RNNLM的困惑度比起4-gram有所下降,说明能充分利用历史信息的RNNLM性能更好;隐层神经元个数为300的RNN模型的困惑度最低,在本文性能最好。最后的解码识别阶段,在基于tdnn_1b和3-gram构建的基线系统中,依据词错误率标准显示,使用RNN进行N-best重打分,词错误率相较于基线系统有所降低,表明系统性能有了一定的提升。
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