ASR(Automatic Speech Recognition)语音标注规则是指对语音信号进行标注的一系列规则和方法。在ASR系统中,语音标注是非常重要的一环,它直接关系到ASR系统的识别准确率。在实际应用中,ASR系统需要对语音信号进行多种类型的标注,例如音素标注、词标注、句子标注等。下面将详细介绍不同类型的ASR语音标注规则。
音素是构成语言的基本单位,音素标注是ASR语音识别的第一步,也是最基本的一步。音素标注的本质是确定一段语音信号中每一个时刻所发出的语音单元。一般来说,音素标注分为两种方式:手工标注和自动标注。
手工标注方式,需要人工听取语音信号,通过MSP软件对每一帧进行标注,这种方式具有较高的标记准确度,但成本较高,标注速度慢。
相对地,自动标注方式通过机器学习算法来实现音素标注,可以大大降低成本,并缩短标注时间,但标注准确度较低。
以下是一个示例代码,演示如何进行音素的手工标注:
import soundfile as sf
import matplotlib.pyplot as plt
import librosa.display as ld
# 读取音频文件
audio_data, fs = sf.read('audio_file.wav')
# 设定每个时刻的时间间隔为10毫秒
frame_len = int(fs/100)
# 计算帧数
frame_num = int(len(audio_data)/frame_len)
# 帧信号列表
frame_list = []
# 分帧
for i in range(frame_num):
frame = audio_data[i*frame_len:(i+1)*frame_len]
frame_list.append(frame)
# 确定标注规则
phoneme_map = {'aa': 0, 'ae': 1, 'ah':2, 'ao': 3, 'aw': 4, 'ay': 5, 'b':6, 'ch':7, 'd':8, 'dh':9, 'eh':10}
# 标注每一帧
label_list = []
for
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