Kaldi 语音识别工具包
Kaldi 是一个免费的开源工具包，已成为构建语音识别系统的主要研究平台。
概述
这很重要，因为近十年来它一直是学术和工业 ASR 工作的首选基础。
深入探讨
Kaldi 于 2011 年发布，由 Daniel Povey 领导，采用 C++ 编写，配方由 bash 和 Perl 脚本粘合在一起。它建立在经典的 ASR 管道之上：提取声学特征（MFCC 或滤波器组），使用高斯混合模型或后来的深度神经网络对音素声音进行建模，并将声学模型、发音词典和语言模型组合到单个可搜索图中。其决定性的技术选择是使用 OpenFST 库中的加权有限状态传感器 (WFST) 将所有知识源组成一个解码图。 Kaldi 为 Switchboard、Librispeech 和 Wall Street Journal 等标准数据集提供了“配方”，让研究人员能够重现最先进的结果。它成为新系统基准测试的参考实现。
技术洞察
Kaldi 的核心技巧是将四个 WFST 组合成一个称为 HCLG 的图：H 将神经网络或 GMM 状态映射到上下文相关的音素，C 处理语音上下文（三音素），L 是将音素映射到单词的发音词典，G 是语言模型。将这些传感器相乘并优化结果会生成一个图，解码器使用波束修剪维特比算法进行搜索，从而有效地将音频帧转换为最可能的单词序列。
战略影响
交通与覆盖范围
它通过转录、旁白和语音界面提高了可访问性。
成本与预算
媒体团队可以用更少的预算更快地交付精美的音频。
速度与规模
面向客户的系统可以处理更大规模的语音交互。
Kaldi 语音识别工具包的未来
Kaldi 的混合 HMM-DNN 方法在很大程度上已被将音频直接映射到文本的端到端神经模型所取代。 Daniel Povey 的后续项目 k2（包括 Icefall 和 Lhotse 生态系统）使用可微的有限状态自动机在 PyTorch 中重新构想了 Kaldi 的 WFST 想法。期望 Kaldi 本身仍然是一个历史参考和教学工具，而它的概念后代将经典的结构化解码与现代基于变压器和自监督的声学模型融合在一起。
现实世界的实施
学术实验室重现 Librispeech 和 Switchboard 基准以验证新的声学建模研究
使用 Kaldi 配方为资源匮乏或少数语言构建自定义语音命令系统
强制将音频与语言学、数据集创建和字幕计时的文本对齐
在端到端模型成熟之前为行业中的早期语音搜索和听写后端提供支持
风险与防护栏
如果未征得同意，语音滥用和冒充风险就会增加。
由于口音、方言或嘈杂的环境，准确性可能会下降。
如果没有明确的标签，合成音频可能会被误认为是真实的语音。
实施路线图
获得语音捕获、克隆和重用的明确同意。
测试不同扬声器和背景条件下的质量。
定义人员必须审查或批准输出的时间。
标记合成音频并保留来源记录以供问责。
不断探索
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常见问题
什么是 Kaldi 语音识别工具包？
Kaldi 是一个免费的开源工具包，已成为构建语音识别系统的主要研究平台。这很重要，因为近十年来它一直是学术和工业 ASR 工作的首选基础。
Kaldi的核心是用什么编程语言编写的？
Kaldi 的核心是用 C++ 编写的以提高性能，并使用 bash 和 Perl 脚本协调训练和解码方案。
Kaldi 使用什么数学结构将其声学模型、词典和语言模型组合成一个解码图？
Kaldi 将 OpenFST 库中的 WFST 组合成解码器搜索的单个 HCLG 图。
谁是 Kaldi 项目的主要创建者和领导者？
Daniel Povey 领导了 Kaldi 的开发，于 2011 年首次发布，后来启动了后续的 k2 项目。
在Kaldi的经典流程中，GMM（高斯混合模型）最初是用来建模的？
在深度神经网络在混合系统中取代音素状态之前，GMM 对音素状态的声学可能性进行了建模。
现代基于 PyTorch 的 Kaldi 后继生态系统的名称是什么？
k2 与 Icefall 和 Lhotse 一起，以可微分、PyTorch 友好的形式重新实现了 Kaldi 的有限状态思想。