ASR（Automatic Speech Recognition）语音识别是一种将语音信号转换为文本的技术，可应用于语音交互、语音搜索、语音转换等多个领域。此处介绍几个常用的 ASR 开源工具。
Kaldi
Kaldi 是一个免费、开源的语音识别工具包，具有高度的可扩展性和灵活性。它是采用 C++ 编写、支持多种声学和语言建模的工具，同时包含大量与语音识别相关的工具和脚本。由于其强大的能力，Kaldi 在多个语音识别领域中拥有广泛的应用，包括语音识别、语音合成、关键词检测、分音轨等领域。
示例
Kaldi 提供了多种语音识别模型和训练脚本，用户可以根据自己的需求进行配置和训练。下面简单介绍 Kaldi 训练一个基本的 ASR 模型的过程：
- 音频数据准备
首先通过录音或从音频库中收集语音数据。然后将语音数据转换为标准格式，如 wav 格式。
- 数据预处理
使用相关工具进行音频数据的预处理，如去除噪声、分帧、语音特征提取。
- 语言模型准备
准备语言模型（LM），用于对文本句子的概率进行建模。常用的语言模型包括n-gram模型、神经网络LM等。
- 训练模型
使用 Kaldi 中的训练脚本训练模型。训练脚本包括声学模型（Acoustic Model）和语言模型，训练过程需要多轮迭代，直到达到预设的停止条件。
- 测试模型
使用测试集进行测试，评估识别准确率并优化参数。
DeepSpeech
DeepSpeech 是 Mozilla 推出的基于深度学习的语音识别工具，使用神经网络结构（类似于谷歌推出的深度学习语音识别工具）进行端到端语音识别。
示例
DeepSpeech 提供了多个预训练模型，用户可以下载并进行预测。下面是使用 DeepSpeech 进行实时语音转文本的示例：
- 安装 DeepSpeech
pip install deepspeech
- 下载模型
下载预训练模型，可以从 mozilla/DeepSpeech 上下载最新的模型。
- 设置输入设备
设置默认输入设备、采样率及每次读取音频数据的大小：
import pyaudio
RATE = 16000
CHUNK = int(RATE / 2)
audio = pyaudio.PyAudio()
stream = audio.open(format=pyaudio.paInt16, channels=1, rate=RATE, input=True, frames_per_buffer=CHUNK)
- 进行语音转文本
import deepspeech
model_file_path = '/path/to/deepspeech/model.pbmm'
scorer_file_path = '/path/to/deepspeech/scorer.scorer'
ds = deepspeech.Model(model_file_path)
ds.enableExternalScorer(scorer_file_path)
while True:
data = stream.read(CHUNK)
...
text = ds.stt(data)
print(f'翻译结果：{text}')
以上是基于 DeepSpeech 进行实时语音转文本的简单示例。
总结：本文主要介绍了几个常用的 ASR 开源工具，分别是 Kaldi 和 DeepSpeech。Kaldi 拥有高度的可扩展性和灵活性，通用性较强，能够支持多种声学和语言建模，被广泛应用。DeepSpeech 则是基于深度学习的语音识别工具，使用端到端的训练方法，具有良好的泛化能力和预测性能。本文还介绍了 Kaldi 和 DeepSpeech 的两个简单示例，希望能够对读者有所帮助。