食物声音识别Task6
作者：互联网
01 语音识别基础与发展
1.1 语音识别基础
语音识别全称为“自动语音识别”，Automatic Speech Recognition (ASR), 一般是指将语音序列转换成文本序列。语音识别最终是统计优化问题，给定输入序列O={O1,...,On}，寻找最可能的词序列W={W1,...,Wm}，即寻找使得概率P(W|O)最大的词序列。用贝叶斯公式表示为：
1.2 语音识别的发展
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传统机器学习，基于统计的GMM-HMM，其中HMM （隐马尔可夫模型，Hidden Markov Model）用来描述信号动态特性（即语音信号相邻帧间的相关性），GMM（高斯混合模型，Gaussian Mixed Model）用来描述HMM每个状态的静态特性（即HMM每个状态下语音帧的分布规律）；
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与深度学习结合，DNN-RNN、DNN-HMM，可引入LSTM（长短期记忆网络，Long Short-Term Memory），DNN（深度学习网络，Deep Neural Networks），RNN（循环神经网络，Recurrent Neural Network）；
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迁移学习（Transfer learning）算法、以及注意力（Attention）机制的基于语音频谱图的CNN（卷积神经网络，Convolutional Neural Network）模型的兴起。
02 语音识别方法
语音识别系统在长久的发展中形成了完整的流程（从前端语音信号处理，到声学模型和语言模型的训练，再到后端的解码），而深度学习方法较多地作用于声学模型和语言模型部分（或者端对端模型）。其中，前端的语音信号处理我们在task3中有所涉及，这里就不再赘述这部分了。
接下来我们将分别从“声学模型”、“语言模型”、“端到端模型”等模块简要介绍语音识别的基本实现方法。
2.1 声学模型
在今天的主流语音识别系统中，声学模型是一个混合(hybrid)模型，它包括用于序列跳转的隐马尔可夫模型(HMM)和根据当前帧来预测状态的深度神经网络。
2.2 语言模型
语言模型要解决的问题是如何计算 P(W)，常用的方法基于 n 元语法（n-gram Grammar）或RNN。
2.3 解码器
我们的最终目的是选择使得 P(W|O) = P(O|W)P(W) 最大的 W ，所以解码本质上是一个搜索问题，并可借助加权有限状态转换器（Weighted Finite State Transducer，WFST） 统一进行最优路径搜索.
2.4 基于端到端学习的方法
由于语音与文本的多变性，起初我们否决了从语音到文本一步到位的映射思路。但今天再回过头来看这个问题。假设输入是一整段语音（以帧为基本单位），输出是对应的文本（以音素或字词为基本单位），两端数据都处理成规整的数学表示形式了，只要数据是足够的，选的算法是合适的，兴许能训练出一个好的端对端模型，于是所有的压力就转移到模型上来了，怎样选择一个内在强大的模型是关键。深度学习方法是端对端学习的主要途径。 端对端学习需要考虑的首要问题也是输入输出的不定长问题。
03 语音识别的应用与开发工具
3.1 语音识别的应用
- 关键词检出（KWS，Keyword Spotting）、唤醒词检测（Wake-up Word Detection，WUW），比如天猫精灵、小爱同学、hey sari、你好小娜；
- 声纹检测（VR，Voiceprint Recognition）、说话人识别 （SR，Speaker Recognition），比如hey sari只能被手机主人唤醒；
- 语音识别（SR，Speech Recognition）、语种识别（Spoken Language Recognition）、情绪识别（Spoken Emotion Recognition, SER），比如输入法的文字输入，与sari、天猫精灵交流等；
- 语音合成（TTS，Text To Speech），将sari、天猫精灵的回复通过语音的形式播放；
3.2 语音识别的开发工具
深度学习平台
| 平台名称 | 初始开发者 | 主要特点 |
|---|---|---|
| TensorFlow | 高效的产品部署，已集成Keras | |
| PyTorch | 动态图、适合科研，已集成Caffe2 | |
| MXNet | Apache软件基金会 | 可扩展性强，Amazon云支持 |
| CNTK | Microsoft | Azure云集成简单 |
| PaddlePaddle | 百度 | 模型库丰富，官方支持 |
语音识别开发工具
| 工具名称 | 依托的深度学习平台 | 支持的模型结构 |
|---|---|---|
| mozilla/DeepSpeech | TensorFlow | RNN+CTC |
| kaldi-asr/kaldi | - | GMM/CNN/LSTM/TDNN-HMM/LF-MMI/RNNLM |
| facebook-research/wav2letter | - | CTC/Attention/AutoSegCriterion |
| espnet | Chainer/PyTorch | CTC/Attention/DNN-HMM/RNN-T |
| NVDIA/OpenSeq2Seq | Tensorflow | CTC/Attention |
04 语音识别相关开源学习资料
4.1 开源数据集
- 清华中文语音数据集THCHS-30
- 希尔贝壳中文普通话语音数据库AISHELL-2
- 中国明星声纹数据集 CN-Celeb2
- kaldi中免费的数据集（中文跟英文）
- Google发布的语音分离数据集
- 好未来开源近600小时中英文混合语音数据集
- 字节跳动发布全球最大钢琴MIDI数据集
- 中英文NLP数据集搜索库：CLUEDatasetSearch
4.2 开源语音识别项目
- https://github.com/kaldi-asr/kaldi
- https://github.com/SeanNaren/deepspeech.pytorch
- https://github.com/srvk/eesen
- https://github.com/Uberi/speech_recognition
- https://github.com/xxbb1234021/speech_recognition
标签：食物,Task6,模型,学习,HMM,语音,识别,Recognition 来源： https://blog.csdn.net/flyingfox023/article/details/116035429