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Kaldiツールキットを用いた 音声認識システムの構築 篠崎隆宏 東京工業大学 工学院 情報通信系 www.ts.ip.titech.ac.jp 1 2016年10月27日SP研究会 • 音声認識システムの仕組み • Kaldiツールキットの概要 • 日本語話し言葉音声認識のためのKaldi用CSJレシピ • デモ用CSJレシピを用いたチュートリアル 2 概要 音声認識システムの仕組み 3 音声認識システムの全体構成 4 A/D変換 特徴量抽出 デコーディング Hello! マイク 計算機 特徴量抽出 • 認識性能の向上 • 認識のための計算量やメモリ量の削減 5 特徴量 抽出 Time 音声信号 特徴量系列 認識に有用な特徴を認識処理に都合の良い形で抽出 音声ベクトルの切り出し 6 窓(フレーム) 幅 フレームシフト メル周波数ケプストラム(MFC) 7 Mel‐Scale Filter
Husky2 is the first fully pipeleline based speech decoder. The pipeleline based design enables highly abstracted implementations of speech recognition systems while keeping the access to the details of the decoding process, which makes Huksy2 suitable for prototyping and education. In Husky2, everything is viewd as data flow just like the traditional signal processing. It is a WFST based decoder w
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