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| 本文作者： 恒亮 | 2017-03-23 18:55 |
編者按：本文原作者 Cindi Thompson，美國德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校（University of Texas at Austin）計算機(jī)科學(xué)博士，數(shù)據(jù)科學(xué)咨詢公司硅谷數(shù)據(jù)科學(xué)（Silicon Valley Data Science，SVDS）首席科學(xué)家，在機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理等領(lǐng)域具有豐富的學(xué)術(shù)研究和產(chǎn)業(yè)界從業(yè)經(jīng)驗。雷鋒網(wǎng)編譯。
作為 SVDS 研究團(tuán)隊的成員，我們會經(jīng)常接觸各種不同的語音識別技術(shù)，也差不多見證了語音識別技術(shù)近幾年的發(fā)展。直到幾年之前，最先進(jìn)的語音技術(shù)方案大多都是以語音為基礎(chǔ)的（phonetic-based），包括發(fā)音模型（Pronunciation models），聲學(xué)模型（Acoustic Modelling）和語言模型（Language Model）等。通常情況下，這些模型大多都是以隱馬爾可夫模型（HMM）和 N-gram 模型為核心的。未來，我們希望以這些傳統(tǒng)模型為基礎(chǔ)，探索一些諸如與百度 Deep Speech 等最新的語音識別系統(tǒng)相結(jié)合的新技術(shù)。當(dāng)然，目前互聯(lián)網(wǎng)上可以找到許多針對這些基礎(chǔ)模型進(jìn)行解釋、匯總的文章和資料，但針對它們之間的差別和特點(diǎn)展開闡述的卻并不多。
為此，我們對比了五款基于 HMM 和 N-gram 模型的語音識別工具：CMU Sphinx，Kaldi，HTK，Julius 和 ISIP。它們都是開源世界的頂級項目，與 Dragon 和 Cortana 等商業(yè)語音識別工具不同，這些開源、免費(fèi)的工具可以為開發(fā)者提供更大的自由度以及更低的開發(fā)成本，因此在開發(fā)圈始終保持著強(qiáng)大的生命力。
需要提前說明的是：以下分析大多來源于我們的主觀經(jīng)驗，同時也參考了互聯(lián)網(wǎng)上的其他信息。而且這篇文章也并非一個覆蓋所有語音識別開源工具的匯總類文章，我們只是對比了其中五款相對更主流的產(chǎn)品。另外，HTK 并不是嚴(yán)格開源的，它的代碼并不能重新組織發(fā)布，也不能用于商業(yè)用途。
想知道更多語音識別工具的用戶請點(diǎn)擊以下鏈接，其中列出了幾乎所有開源/非開源的語音識別工具，非常全面。
https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_speech_recognition_software
根據(jù)你對不同編程語言的熟悉程度，你可能會更偏愛某一種工具。如上圖所示，這里列出的五款工具中，除了 ISIP 只支持 C++ 之外，全都支持 Python。你可以直接在它們的官網(wǎng)找到不同語言對應(yīng)的下載鏈接。不過，Python 版有可能并不會覆蓋工具包的全部功能，有些功能還可能是為其他語言的特性單獨(dú)設(shè)計的。另外值得注意的是，CMU Sphinx 還支持 Java、C 和其他更多語言。
這里列出的五個項目均源于學(xué)術(shù)研究。
從名字也能看出，CMU Sphinx 是一款源于卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的產(chǎn)品。它的研發(fā)歷史大約可以追溯到 20 年前，目前在 GitHub 和 SourceForge 平臺同步更新。在 GitHub 平臺有 C 和 Java 兩個版本，而且據(jù)說分別只有一個管理員維護(hù)。但在 SourceForge 平臺卻有 9 個管理員和十幾個開發(fā)者。
Kaldi 源于 2009 年的一場研討會，代碼目前在 GitHub 平臺開源，共有 121 位貢獻(xiàn)者。
HTK 始于 1989 年的劍橋大學(xué)，曾一度商業(yè)化，但目前又回歸劍橋。如前所述 HTK 現(xiàn)在并不是一款嚴(yán)格意義的開源工具，而且更新緩慢（雖然它的最新版本更新于 2015 年 12 月，但前一個版本的更新時間卻是 2009 年，中間隔了差不多 6 年時間）。
Julius 始于 1997 年，最后一個主要版本更新于 2016 年 9 月，據(jù)稱其 GitHub 平臺有三名管理員維護(hù)。
ISIP 是第一個比較先進(jìn)的開源語音識別系統(tǒng)，起源于密西西比州。它主要在 1996 年到 1999 年之間研發(fā)，最后一個版本發(fā)布于 2011 年，在 GitHub 平臺出現(xiàn)之前就已經(jīng)停止更新了。
這一部分我們考察了上述五個工具的郵件和社區(qū)討論情況。
CMU Sphinx 的論壇討論熱烈，回帖積極。但其 SourceForge 和 GitHub 平臺存在許多重復(fù)的 repository。相比之下，Kaldi 的用戶則擁有更多交互方式，包括郵件、論壇和 GitHub repository 等。HTK 有郵件列表，但沒有公開的 repository。Julius 官網(wǎng)上的論壇鏈接目前已經(jīng)不可用，其日本官網(wǎng)上可能有更詳細(xì)的信息。ISIP 主要用于教育目的，其郵件列表目前已不可用。
CMU Sphinx 的文檔簡單易讀，講解深入淺出，且貼近實踐操作。
Kaldi 的文檔覆蓋也很全面，但是在我看來更難理解。而且，Kaldi 同時包括了語音識別解決方案中的語音和深度學(xué)習(xí)方法。
如果你并不熟悉語音識別，那么可以通過對 HTK 官方文檔（注冊后可以使用）的學(xué)習(xí)對該領(lǐng)域有一個概括的認(rèn)識。同時，HTK 的文檔還適用于實際產(chǎn)品設(shè)計和使用等場景。
Julius 專注于日語，其最新的文檔也是日語，但團(tuán)隊正在積極推動英文版的發(fā)布。
以下鏈接提供了一些基于 Julius 的語音識別樣例。
https://github.com/julius-speech/dictation-kit
最后是 ISIP，雖然它也有一些文檔，但是并不系統(tǒng)。
即使你使用這些開源工具的主要目的是想要學(xué)習(xí)如何去訓(xùn)練一個專業(yè)的語音識別模型，但一個開箱即用的預(yù)先訓(xùn)練好的模型仍然是一個不可忽略的優(yōu)點(diǎn)。
CMU Sphinx 包括英語、法語、西班牙語和意大利語在內(nèi)的諸多可以直接使用的模型，詳情可以參考它的說明文檔。
Kaldi對現(xiàn)有模型進(jìn)行解碼的指令深藏在文檔中，不太容易找到，但我們?nèi)匀话l(fā)現(xiàn)了貢獻(xiàn)者在 egs/voxforge 子目錄下基于英文 VoxForge 語料庫訓(xùn)練好的一個模型，并且還可以通過 online-data 子目錄下的一個腳本直接運(yùn)行。詳情可以參考 Kaldi 項目的 repository。
我們沒有深入挖掘其他三個軟件包的模型訓(xùn)練情況，但它們應(yīng)該至少包含一些簡單可用的預(yù)訓(xùn)練模型，而且與 VoxForge 兼容（VoxForge 是一個非常活躍的眾包語音識別數(shù)據(jù)庫和經(jīng)過訓(xùn)練的模型庫）。
未來我們將陸續(xù)推出關(guān)于 CMU Sphinx 具體應(yīng)用和如何將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于語音識別的更多文章，歡迎大家繼續(xù)關(guān)注。
來源：kdnuggets，雷鋒網(wǎng)編譯
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