sphinx中文语音训练手册

【实例简介】
本文档介绍Sphinx4在Windows下的中文训练过程及注意事项，与本文档配套的是我自己的训练实例bergtrain和用到的软件。 本文档编写日期 2013-04-23 1、为什么要训练？ sphinx4目前的版本中仅提供了英文等语音识别库。中文的库是PTM或semi类型的，在java版sphinx中无法使用。 2、Sphinx的训练指哪些内容？ 在Sphinx中有语言模型、声学模型等概念，如果你不想了解这些，请参考以下内容： a1、中文每个字的标准发音已经有一个较为全面的文件进行了标注 这个文件就是zh_broadcastnews_utf8.dic（下称这类文件为发音字典），在sphinx网站上可以下载，我们也包含了它。 下面是该文件的片断，它用类似拼音的方式标注了每个字或词的发音。 昌 ch ang 昌北 ch ang b ei 昌必 ch ang b i 昌都 ch ang d u 昌赫 ch ang h e a2、需要告诉sphinx我们经常使用的字、词是哪些，它们出现的频率如何 由于开放式语音识别尚难实现，所以sphinx实际上只能较好的处理相对小的语言集合。 因此，针对特定的领域，告诉sphinx该领域的词汇和各词出现的频率将极大提高识别率。 a3、需要告诉sphinx每个字、词的真正读音 发音字典告诉sphinx每个字的标准读音，但面对的说话人往往不会以标准读音来朗读。 因此sphinx需要学习说话人的“口音”。 如果训练时的读者发音比较标准，则sphinx能“举一反三”，识别其他不那么标准的读者的语音。 推荐的做法是训练一些典型的口音：标准男、女声，童音，最后再考虑特定用户的口音。 3、如何准备训练内容所需的原料？ 需要准备两大内容：1)文本语料文件，2)语料录音文件。 文本语料文件给出2.a2中需要的内容，在bergtrain的etc文件下的berginput.txt文件就是一个预料文件。 它以行为单位，给出了150个中文句子。 语料录音文件是根据文本语料文件，朗读它的每行/句话，保存到每一个语音文件即可。 语料文件中的语句应该尽量选择领域相关的，在覆盖领域内名词的前提下，覆盖尽可能多的通用词汇。 4、训练环境及注意事项 本文的训练软硬件如下： 硬件：T60P笔记本，机器自带录音设备；操作系统为Win7 32位。 软件：Sphinx cmuclmtk-0.7-win32.zip pocketsphinx-0.8-win32.zip sphinxbase-0.8-win32.zip sphinxtrain-1.0.8-win32.zip sphinx4-1.0beta6-bin.zip，用于编写java版的识别软件所需的库 脚本执行软件 ActivePerl-5.16.3.1603-MSWin32-x86-296746.msi ActivePython-2.7.2.5-win32-x86.msi 录音和处理软件 audacity-win-2.0.3rc1.zip，可进行录音和声音文件处理（如降噪），免费软件 FairStars.zip，可进行批量录音（V3.5绿色版） 文本编辑软件UltraEdit，UltraEdit-32.rar绿色版 注意： 文件格式 语料文件必须使用UltraEdit进行编辑， 在编辑后，使用 文件-转换-ASCII转UTF-8(UNICODE编辑)，指定文件中的中文使用utf8编码。 在保存前，设置格式如下： 换行符：UNIX终束符 - LF 指定文件中的回车/换行符为编码0A的换行符 格式：UTF-8 - 无BOM 每个文件的末尾必须有一个回车！ 这个回车将在保存时被替换为编码0A的换行符，训练脚本需要这个符号来确认文件的结束。 录音文件 如果你不希望去编辑训练中的配置文件，则在使用FairStars录音时作如下设定： 进入菜单和对话框 选项-显示录音选项-编码-WMA， 设定：采样率（16000Hz）、通道（单声道）、比特率（16Kbps） 5、训练步骤 下面逐步从零开始进行训练 5.1 软件环境的安装 将本文档所在的文件夹解压或拷贝到d:\，即本文档路径是d:\sphinxtrain\Sphinx中文训练教程.txt 1)点击安装ActivePerl-5.16.3.1603-MSWin32-x86-296746.msi和ActivePython-2.7.2.5-win32-x86.msi； 2)解压Sphinx中除sphinx4-1.0beta6-bin.zip外的压缩文件到d:\sphinxtrain下
【实例截图】
【核心代码】
16359647490842699662.rar
└── sphinxtrain
├── bergtrain
│   ├── etc
│   │   ├── berginput.txt
│   │   └── bergtrain.filler
│   ├── test
│   │   ├── bergtrain.cd_cont_200
│   │   │   ├── feat.params
│   │   │   ├── mdef
│   │   │   ├── means
│   │   │   ├── mixture_weights
│   │   │   ├── noisedict
│   │   │   ├── transition_matrices
│   │   │   └── variances
│   │   ├── bergtrain.dic
│   │   ├── bergtrain.lm.DMP
│   │   ├── pocketsphinx_continuous.exe
│   │   ├── pocketsphinx.dll
│   │   └── sphinxbase.dll
│   └── wav
│   └── speaker_1
│   ├── 1_100.wav
│   ├── 1_101.wav
│   ├── 1_102.wav
│   ├── 1_103.wav
│   ├── 1_104.wav
│   ├── 1_105.wav
│   ├── 1_106.wav
│   ├── 1_107.wav
│   ├── 1_108.wav
│   ├── 1_109.wav
│   ├── 1_10.wav
│   ├── 1_110.wav
│   ├── 1_111.wav
│   ├── 1_112.wav
│   ├── 1_113.wav
│   ├── 1_114.wav
│   ├── 1_115.wav
│   ├── 1_116.wav
│   ├── 1_117.wav
│   ├── 1_118.wav
│   ├── 1_119.wav
│   ├── 1_11.wav
│   ├── 1_120.wav
│   ├── 1_121.wav
│   ├── 1_122.wav
│   ├── 1_123.wav
│   ├── 1_124.wav
│   ├── 1_125.wav
│   ├── 1_126.wav
│   ├── 1_127.wav
│   ├── 1_128.wav
│   ├── 1_129.wav
│   ├── 1_12.wav
│   ├── 1_130.wav
│   ├── 1_131.wav
│   ├── 1_132.wav
│   ├── 1_133.wav
│   ├── 1_134.wav
│   ├── 1_135.wav
│   ├── 1_136.wav
│   ├── 1_137.wav
│   ├── 1_138.wav
│   ├── 1_139.wav
│   ├── 1_13.wav
│   ├── 1_140.wav
│   ├── 1_141.wav
│   ├── 1_142.wav
│   ├── 1_143.wav
│   ├── 1_144.wav
│   ├── 1_145.wav
│   ├── 1_146.wav
│   ├── 1_147.wav
│   ├── 1_148.wav
│   ├── 1_149.wav
│   ├── 1_14.wav
│   ├── 1_150.wav
│   ├── 1_15.wav
│   ├── 1_16.wav
│   ├── 1_17.wav
│   ├── 1_18.wav
│   ├── 1_19.wav
│   ├── 1_1.wav
│   ├── 1_20.wav
│   ├── 1_21.wav
│   ├── 1_22.wav
│   ├── 1_23.wav
│   ├── 1_24.wav
│   ├── 1_25.wav
│   ├── 1_26.wav
│   ├── 1_27.wav
│   ├── 1_28.wav
│   ├── 1_29.wav
│   ├── 1_2.wav
│   ├── 1_30.wav
│   ├── 1_31.wav
│   ├── 1_32.wav
│   ├── 1_33.wav
│   ├── 1_34.wav
│   ├── 1_35.wav
│   ├── 1_36.wav
│   ├── 1_37.wav
│   ├── 1_38.wav
│   ├── 1_39.wav
│   ├── 1_3.wav
│   ├── 1_40.wav
│   ├── 1_41.wav
│   ├── 1_42.wav
│   ├── 1_43.wav
│   ├── 1_44.wav
│   ├── 1_45.wav
│   ├── 1_46.wav
│   ├── 1_47.wav
│   ├── 1_48.wav
│   ├── 1_49.wav
│   ├── 1_4.wav
│   ├── 1_50.wav
│   ├── 1_51.wav
│   ├── 1_52.wav
│   ├── 1_53.wav
│   ├── 1_54.wav
│   ├── 1_55.wav
│   ├── 1_56.wav
│   ├── 1_57.wav
│   ├── 1_58.wav
│   ├── 1_59.wav
│   ├── 1_5.wav
│   ├── 1_60.wav
│   ├── 1_61.wav
│   ├── 1_62.wav
│   ├── 1_63.wav
│   ├── 1_64.wav
│   ├── 1_65.wav
│   ├── 1_66.wav
│   ├── 1_67.wav
│   ├── 1_68.wav
│   ├── 1_69.wav
│   ├── 1_6.wav
│   ├── 1_70.wav
│   ├── 1_71.wav
│   ├── 1_72.wav
│   ├── 1_73.wav
│   ├── 1_74.wav
│   ├── 1_75.wav
│   ├── 1_76.wav
│   ├── 1_77.wav
│   ├── 1_78.wav
│   ├── 1_79.wav
│   ├── 1_7.wav
│   ├── 1_80.wav
│   ├── 1_81.wav
│   ├── 1_82.wav
│   ├── 1_83.wav
│   ├── 1_84.wav
│   ├── 1_85.wav
│   ├── 1_86.wav
│   ├── 1_87.wav
│   ├── 1_88.wav
│   ├── 1_89.wav
│   ├── 1_8.wav
│   ├── 1_90.wav
│   ├── 1_91.wav
│   ├── 1_92.wav
│   ├── 1_93.wav
│   ├── 1_94.wav
│   ├── 1_95.wav
│   ├── 1_96.wav
│   ├── 1_97.wav
│   ├── 1_98.wav
│   ├── 1_99.wav
│   └── 1_9.wav
├── cnprepare.py
├── jieba.rar
├── Sphinx中文训练教程.txt
└── zh_broadcastnews_utf8.dic

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