wav2letter++学习资料汇总
wav2letter++是Facebook AI Research开发的端到端自动语音识别(ASR)系统。它采用卷积神经网络作为声学模型,结合图解码,能够直接从语音输入转录出文本,无需进行音素对齐等中间步骤。本文汇总了wav2letter++的学习资源,帮助读者快速了解和上手使用这个强大的ASR工具包。
项目概览
- GitHub仓库:https://github.com/flashlight/wav2letter
- 论文:Wav2Letter: an End-to-End ConvNet-based Speech Recognition System
- 许可证:MIT
wav2letter++目前已经被整合到Flashlight项目中,未来的开发将在Flashlight中进行。
主要特性
- 端到端ASR系统,直接从语音输入生成文本转录
- 基于卷积神经网络的声学模型
- 使用CTC损失函数训练
- 支持贪婪解码和束搜索解码
- 提供预训练模型,可直接使用
安装使用
- 安装Flashlight 0.3版本及其ASR应用
- 克隆wav2letter++代码仓库
- 编译安装:
mkdir build && cd build
cmake .. && make -j8
学习资源
社区交流
wav2letter++是一个功能强大的开源ASR工具包,欢迎感兴趣的读者深入学习和使用。如有问题可以通过上述社区渠道交流讨论。
