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Kaldi语音识别实战

内容简介

Kaldi是目前语音识别领域,广受欢迎并流行的开源工具包。Kaldi设计之初对通用性,可拓展性等一系列源代码层次的考量,大大降低了Kaldi作为语音识别工具包的门槛,同时拥有非常完整的语音识别系统训练脚本。本书通过对Kaldi已有训练脚本的梳理和引导,帮助读者快速搭建可用的语音识别系统。

作者简介

陈果果清华大学本科学位,约翰霍普金斯大学博士学位,主要研究方向是语音识别及关键词检索,师从语音识别开源工具Kaldi主要开发者DanielPovey,以及约翰霍普金斯大学语言语音处理中心教授SanjeevKhudanpur。博士期间为Google开发了Google的唤醒词OkayGoogle的原型,现在已经用到数以亿计的安卓设备及Google智能语音交互设备上。博士期间同时参与开发语音识别开源工具Kaldi,以及神经网络开源工具CNTK。博士毕业以后联合创办KITT.AI,专注于语音识别及自然语言处理,公司于2017年被百度收购,目前担任百度智能生活事业群组(SLG)主任架构师。都家宇本科毕业于大连理工大学,后于澳大利亚新南威尔士大学电子信息工程学院学习,取得信号处理专业硕士学位。研究生期间在导师JulienEpps指导下开始进行语音处理、情绪识别方向的研究。毕业后先后任职于清华大学语音技术实验室、百度语音技术部,以及阿里巴巴iDST、达摩院语音组,从事声学模型、解码器、语音唤醒等方面的研发工作。参与过与Kaldi相关的工作有:Kaldinnet1神经网络框架中lstm作者;发起并推动全球最大规模的中文开源数据集语音项目AISHELL-1、AISHELL-2,已服务于清华大学、北京大学、南洋理工大学、哥伦比亚大学等近200所国内外高校的科研项目。那兴宇本科和博士均毕业于北京理工大学,主要研究方向是语音识别和语音合成。先后任职于中国科学院声学研究所和阿里巴巴机器人,从事语音识别模型训练系统和语音交互系统的开发。目前就职于微软,担任资深应用科学家,从事语音识别算法和技术架构的开发及业务支持工作。2015年开始在Kaldi开源项目中贡献代码,参与了nnet3和chain模型的开发工作,并维护其中若干示例及OpenSLR的中文语音识别模型。张俊博博士毕业于中国科学院声学研究所,师从颜永红研究员。在小米公司从零起主导构建了整套语音算法研究框架,包括语音识别、智能设备语音唤醒、声纹识别、语音增强、用于语音应用的神经网络部署,均达到了当时的先进水平,并发表顶会论文若干篇,为后续的语音研发工作建立了基础。近期上线了用于外语学习的发音质量评测引擎,并给Kaldi贡献了发音良好度评分的代码。

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