基于深度学习的中文语音识别系统，如果您觉得喜欢，请点一个 "Star" 吧~
ReadMe Language | 中文版 |
Introduction 简介
本项目使用Keras、TensorFlow基于深度卷积神经网络和长短时记忆神经网络、注意力机制以及CTC实现。
This Project uses Keras, TensorFlow based on deep convolutional neural network and long-short memory neural network, attention mechanism and CTC to implement.
- 操作步骤
首先通过Git将本项目克隆到您的计算机上，然后下载本项目训练所需要的数据集，下载链接详见文档末尾部分。
$ git clone https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition.git或者您也可以通过 "Fork" 按钮，将本项目Copy一份副本，然后通过您自己的SSH密钥克隆到本地。
通过git克隆仓库以后，进入项目根目录；并创建子目录 dataset/ (可使用软链接代替)，然后将下载好的数据集直接解压进去
注意，当前版本中，Thchs30和ST-CMDS两个数据集都必须下载使用，缺一不可，并且使用其他数据集需要修改代码。
$ cd ASRT_SpeechRecognition
$ mkdir dataset
$ tar zxf <数据集压缩文件名> -C dataset/ 然后需要将datalist目录下的文件全部拷贝到 dataset/ 目录下，也就是将其跟数据集放在一起。
$ cp -rf datalist/* dataset/目前可用的模型有24、25和251
运行本项目之前，请安装必要的Python3版依赖库
本项目开始训练请执行：
$ python3 train_mspeech.py本项目开始测试请执行：
$ python3 test_mspeech.py测试之前，请确保代码中填写的模型文件路径存在。
ASRT API服务器启动请执行：
$ python3 asrserver.py请注意，开启API服务器之后，需要使用本ASRT项目对应的客户端软件来进行语音识别，详见Wiki文档ASRT客户端Demo。
如果要训练和使用模型251，请在代码中 import SpeechModel 的相应位置做修改。
Model 模型
Speech Model 语音模型
CNN + LSTM/GRU + CTC
其中，输入的音频的最大时间长度为16秒，输出为对应的汉语拼音序列
- 关于下载已经训练好的模型的问题
可以在Github本仓库下releases里面的查看发布的各个版本软件的压缩包里获得包含已经训练好模型参数的完整源程序。
Language Model 语言模型
基于概率图的最大熵隐马尔可夫模型
输入为汉语拼音序列，输出为对应的汉字文本
About Accuracy 关于准确率
当前，最好的模型在测试集上基本能达到80%的汉语拼音正确率
不过由于目前国际和国内的部分团队能做到98%，所以正确率仍有待于进一步提高
特别鸣谢！感谢前辈们的公开语音数据集
如果提供的数据集链接无法打开和下载，请点击该链接 OpenSLR
