详细介绍
Kaldi 是一个开源的语音识别工具包，专为语音识别研究而设计。它由 Daniel Povey 等人开发，最初于 2009 年发布。Kaldi 提供了丰富的工具和库，支持从语音信号处理到声学模型训练、语言模型训练以及解码等完整的语音识别流程。Kaldi 的设计目标是灵活性和可扩展性，因此它被广泛应用于学术界和工业界。
Kaldi 的核心特点包括：
- 支持多种声学模型，如 GMM-HMM、DNN-HMM 等。
- 提供了丰富的工具和脚本，方便用户进行数据处理、特征提取、模型训练和解码。
- 支持多种语言和方言的语音识别任务。
- 具有高度的模块化设计，用户可以根据需要自定义和扩展功能。
主要功能
- 特征提取：Kaldi 支持多种语音特征提取方法，如 MFCC、PLP、FBANK 等。
- 声学模型训练：支持 GMM-HMM、DNN-HMM 等声学模型的训练。
- 语言模型训练：支持 n-gram 语言模型的训练，并可以与声学模型结合使用。
- 解码：提供了高效的解码器，支持实时和非实时的语音识别。
- 工具和脚本：提供了大量的工具和脚本，方便用户进行数据处理、模型训练和解码。
- 多语言支持：支持多种语言和方言的语音识别任务。