【发布时间】:2016-04-09 16:01:04
【问题描述】:
我已经使用自动编码器实现了一个音素分类器(给定一个音频文件数组,它会返回所有已识别的音素)。我想扩展这个项目,以便可以识别单词。是否存在已经训练过的 HMM 模型(英文)可以识别给定音素列表的单词?
谢谢大家。
【问题讨论】:
标签: python speech-recognition cmusphinx htk autoencoder
我已经使用自动编码器实现了一个音素分类器(给定一个音频文件数组,它会返回所有已识别的音素)。我想扩展这个项目,以便可以识别单词。是否存在已经训练过的 HMM 模型(英文)可以识别给定音素列表的单词?
谢谢大家。
【问题讨论】:
标签: python speech-recognition cmusphinx htk autoencoder
我不知道有任何解码器可以帮助您。语音识别软件不能以这种方式工作。
通常这样的事情需要自定义实现动态波束搜索。这不是一项艰巨的任务,可能只有 100 行代码。它还取决于您的语音解码器产生的内容。是语音格子(理想情况下),还是有分数的 1-best 结果,或者只是没有分数的 1-best 结果。
如果您有合适的 lattice,您可能想尝试使用 openfst 工具包将 LM 和字典转换为 FST,然后使用 lattice FST 组合,然后使用 fstbestpath 找到最佳路径。不过,您可以简单地编写动态搜索来代替所有这些语音转换。
百度在他们的项目中也将语音转换为字母,然后使用语言模型来修复字母序列。但他们说,没有语言模型,它也同样有效。
【讨论】: