基于DeepMind WaveNet架构的语音识别系统,采用PyTorch框架实现实时高效的语音到文本转换。此项目展示了WaveNet模型在语音转写任务中的应用潜力。
使用WaveNet进行语音转文字的实现仍然需要解决CTCLoss的问题,并参考DeepMind关于语音识别的相关论文。该实现旨在结构合理、可重用且易于理解。
根据DeepMind的研究,尽管WaveNet最初被设计为“文本到语音”模型,但研究者也在其上进行了语音识别任务测试。他们没有提供具体的实施细节,只是提到通过直接在TIMIT数据集上的原始音频训练的模型,在测试集中达到了18.8%的错误率(PER)。我修改了WaveNet模型,并在其基础上进行了一系列语音识别实验。
最终体系结构如下图所示。(注:原文中未提及具体图片链接)
实现该系统的先决条件包括:
- 操作系统:Linux CPU或NVIDIA GPU + CUDA CuDNN
- Python版本:3.6
- 库文件依赖:
- PyTorch = 0.4.0
- librosa = 0.5.0
- pandas >= 0.19.2
我们使用了特定的数据集进行实验,包括但不限于某些语料库。