语音识别项目实践——利用Python的人工智能应用

简介：
本项目聚焦于使用Python进行语音识别技术的实际操作与研究，旨在开发一个人工智能应用程序，助力用户实现高效的语音转文本功能。通过该项目，参与者不仅能深入了解语音识别的基本原理和技术细节，还能掌握如何运用Python的强大库和工具来构建实用的AI应用。 基于Python的中文语音识别系统包含声学模型和语言模型两部分，这两部分都是基于神经网络构建的。 在声学模型方面（acoustic_model文件夹下），该项目实现了GRU-CTC结构的中文语音识别声音模型，并且所有相关代码都集中在gru_ctc_am.py中。此外，在该目录下还增加了基于科大讯飞DFCNN框架实现的CNN-CTC结构，用于改进网络性能并增强对特定数据集的支持（如在cnn_ctc_am.py文件里）。进一步地，通过使用时频图作为输入，并结合部分卷积层改为Inception模块的方式进行了模型优化。此外还新增了一个基于pluse版数据集的模型版本，在训练过程中推荐直接采用此版本进行训练。 对于语言模型方面（language_model文件夹下），项目中引入了一种新的结构，即CBHG结构用于构建神经网络驱动的语言模型，该技术最初应用于谷歌语音合成系统，并在此基础上进行了相应的移植和调整以适应当前项目的具体需求。 为了支持这些改进的声学与语言模型，数据集方面也得到了扩充和完善。现在包括了stc、primewords、Aishell以及thchs30四个不同来源的数据集合，它们被统一整理为相同格式并存储在acoustic_model\data目录下以方便调用和使用。