Abben
Mar 31
Edited: Apr 2

语音识别资料

一篇比较好的综述文章，非常适合入门：An Overview of End-to-End Automatic Speech Recognition

简单的描述，通俗理解一下：语音识别技术原理


语音信号处理：

Speech Feature Extraction Techniques: A Review

如何理解傅里叶变换

声学特征提取MFCC


系统：

ASRT中文语音识别：ASRT（github： A Deep-Learning-Based Chinese Speech Recognition System）

基于PaddlePaddle的DeepSpeech实现：DeepSpeech2（tensorflow实现）

MASR 中文语音识别：MASR

kaldi系统：kaldi

espnet系统：espnet

wav2letter++：wav2letter++


States-of-the-art更新：wer_are_wei


OpenSLR数据集（包含中英文）：OpenSLR


暂时就这么多，持续更新...

Abben
Apr 1Edited: Apr 9

Data Sets 数据集

清华大学THCHS30中文语音数据集 data_thchs30.tgz OpenSLR国内镜像 OpenSLR国外镜像 test-noise.tgz OpenSLR国内镜像 OpenSLR国外镜像 resource.tgz OpenSLR国内镜像 OpenSLR国外镜像

Free ST Chinese Mandarin Corpus ST-CMDS-20170001_1-OS.tar.gz OpenSLR国内镜像 OpenSLR国外镜像

AIShell-1 开源版数据集 data_aishell.tgz OpenSLR国内镜像 OpenSLR国外镜像

resource_aishell.tgz OpenSLR国内镜像 OpenSLR国外镜像 注：数据集解压方法 $ tar xzf data_aishell.tgz $ cd data_aishell/wav $ for tar in *.tar.gz; do tar xvf $tar; done

Primewords Chinese Corpus Set 1 primewords_md_2018_set1.tar.gz OpenSLR国内镜像 OpenSLR国外镜像

aidatatang_200zh aidatatang_200zh.tgz OpenSLR国内镜像 OpenSLR国外镜像

MagicData train_set.tar.gz OpenSLR国内镜像 OpenSLR国外镜像 dev_set.tar.gz OpenSLR国内镜像 OpenSLR国外镜像 test_set.tar.gz OpenSLR国内镜像 OpenSLR国外镜像 metadata.tar.gz OpenSLR国内镜像 OpenSLR国外镜像

Abben
Apr 9

国内镜像有点慢，如果有国外机器的话在国外机器wget国外镜像再传回国内会快很多

一般公司有国外线路直接用国外镜像，可以到1M多每秒

Abben
Apr 2

从语言、上手难度、速度、是否开源、支持中文、预训练中文准确率、支持模型、参与人数、文档、部署难度几个维度简单比较下wav2letter++/Kaldi/ESPnet/DeepSpeech2这几个toolkit：


Abben
Apr 9

付费中文数据集：HKUST

https://catalog.ldc.upenn.edu/LDC2005S15, HKUST Mandarin Telephone Speech, Part 1

https://catalog.ldc.upenn.edu/LDC2005T32 HKUST Mandarin Telephone Transcript Data, Part 1

还挺贵的

HKUST Mandarin Telephone Speech, Part 1 was developed by Hong Kong University of Science and Technology (HKUST). In 2004, HKUST was contracted to collect and transcribe 200 hours of Mandarin Chinese conversational telephone speech from Mandarin speakers in mainland China under the DARPA EARS framework. The first 50 hours of speech and transcripts were released in June 2004 to the EARS community for the RT-04 NIST evaluation. NIST partitioned the remaining 150 hours of collection into training, development and evaluation sets. This release contains the training and development sets with 873 and 24 calls, respectively.

Abben
Apr 10Edited: Apr 11

ESPnet几个Transformer中文预训练模型：

  1. HKUST

  2. AISHELL

  3. AISHELL2

想跑通的话还有几处要修改：

  1. data/lang_1char/train_sp_units.txt，可以从model.json里面拷出来（不要自己生成），但是要注意顺序，并且要把eos和blank删掉

  2. run.sh，可以一步一步执行，例如./run.sh --stage 5 --stop_stage 5，decode的话把3、4跳过

注意看报错，改起来不难，主要是decode现在只能用cpu，跑起来很慢😭

Abben
Apr 13Edited: Apr 13

HKUST的语音格式是alaw，采样频率8000，双声道：

sox -V vm-intro.wav -r 8000 -c 2 -t ul vm-intro.ulaw

sox -V vm-intro.wav -r 8000 -c 2 $outputdir/vm-intro.wav

sox: SoX v14.4.1

sox INFO formats: detected file format type `wav'


Input File : '/data/LDC2005S15.wav'

Channels : 2

Sample Rate : 8000

Precision : 13-bit

Duration : 00:02:00.00 = 960000 samples ~ 9000 CDDA sectors

File Size : 1.92M

Bit Rate : 128k

Sample Encoding: 8-bit A-law

Endian Type : little

Reverse Nibbles: no

Reverse Bits : no



Output File : '' (null)

Channels : 2

Sample Rate : 8000

Precision : 13-bit

Duration : 00:02:00.00 = 960000 samples ~ 9000 CDDA sectors


sox INFO sox: effects chain: input 8000Hz 2 channels

sox INFO sox: effects chain: output 8000Hz 2 channels


AISHELL语音格式是wav，采样频率16000，单声道：

sox vm-intro.wav -r 16000 -c 1 $outputdir/vm-intro.wav

Abben
Apr 13

在E2E模型中这个方法似乎不太好实现，可不可以直接根据停顿切分语音，针对单片语音+context进行预测，出来的结果就是带标点的

Abben
Apr 13Edited: Apr 13

还可以直接通过语言模型解决，可以参考：Punctuation Restoration With Recurrent Neural Networks

Abben
Apr 15
Abben
Jun 23

zhvoice: Chinese voice corpus. 中文语音语料，语音更加清晰自然，包含8个开源数据集，3200个说话人，900小时语音，1300万字。https://github.com/KuangDD/zhvoice

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