包含声学模型和语言模型两个部分组成,两个模型都是基于神经网络。
-
声学模型 -
acoustic_model
文件夹下- 该项目实现了GRU-CTC中文语音识别声音模型,所有代码都在
gru_ctc_am.py
中,包括: - 增加了基于科大讯飞DFCNN的CNN-CTC结构的中文语音识别模型
cnn_ctc_am.py
,与GRU相比,对网络结构进行了稍加改造。 - 完全使用DFCNN框架搭建声学模型,稍加改动,将部分卷积层改为inception,使用时频图作为输入,
cnn_with_fbank.py
。 - 新增使用pluse版数据集的模型,
cnn_with_full.py
,建议直接训练这个模型。
- 该项目实现了GRU-CTC中文语音识别声音模型,所有代码都在
-
语言模型 -
language_model
文件夹下- 新增基于CBHG结构的语言模型
language_model\CBHG_lm.py
,该模型之前用于谷歌声音合成,移植到该项目中作为基于神经网络的语言模型。
- 新增基于CBHG结构的语言模型
-
数据集
-
增加stc、primewords、Aishell、thchs30四个数据集,整理为相同格式,放于
acoustic_model\data
中,调用四个数据集的脚本在acoustic_model\extra_utils
中,将四个数据集下载后放到data目录下直接运行acoustic_model\cnn_with_full.py
就可以使用所有数据进行训练了。 -
共计约430小时,相关链接:http://www.openslr.org/resources.php
Name train dev test aishell 120098 14326 7176 primewords 40783 5046 5073 thchs-30 10000 893 2495 st-cmd 10000 600 2000
-
-
实验结果
- 其中声学模型得到带有声调的拼音,如:
识别结果:jin1 zi1
- 语言模型由拼音是别为汉字,如:
请输入测试拼音:ta1 mei2 you3 duo1 shao3 hao2 yan2 zhuang4 yu3 dan4 ta1 que4 ba3 ai4 qin1 ren2 ai4 jia1 ting2 ai4 zu3 guo2 ai4 jun1 dui4 wan2 mei3 de tong3 yi1 le qi3 lai2 她没有多少豪言壮语但她却把爱亲人爱家庭爱祖国爱军队完美地统一了起来 请输入测试拼音:chu2 cai2 zheng4 bo1 gei3 liang3 qian1 san1 bai3 wan4 yuan2 jiao4 yu4 zi1 jin1 wai4 hai2 bo1 chu1 zhuan1 kuan3 si4 qian1 wu3 bai3 qi1 shi2 wan4 yuan2 xin1 jian4 zhong1 xiao3 xue2 除财政拨给两千三百万元教太资金外还拨出专款四千五百七十万元新建中小学 请输入测试拼音:ke3 shi4 chang2 chang2 you3 ren2 gao4 su4 yao2 xian1 sheng1 shuo1 kan4 jian4 er4 xiao3 jie3 zai4 ka1 fei1 guan3 li3 he2 wang2 jun4 ye4 wo4 zhe shou3 yi1 zuo4 zuo4 shang4 ji3 ge4 zhong1 tou2 可是常常有人告诉姚先生说看见二小姐在咖啡馆里和王俊业握着族一坐坐上几个钟头
直接运行训练就可以达到90%的识别率。