【Github】项目名:masr:基于深度神经网络的中文语音识别项目
项目简介
masr是一个基于端到端的深度神经网络的中文普通话语音识别项目。它使用门控卷积神经网络(Gated Convolutional Network),激活函数为GLU(门控线性单元),网络结构类似于Facebook在2016年提出的Wav2letter。模型使用AISHELL – 1数据集训练,共150小时的录音,覆盖4000多个汉字。在单卡GTX1080Ti上,模型每迭代一个epoch大约需要20分钟,目前验证集CER已下降到11%,测试集CER稍高为14%,外接语言模型可将测试集CER降低到8%,项目提供的预训练模型接近最佳。
项目总结
这个masr项目为研究卷积网络用于语音识别效果提供了参考,但由于数据量等因素不能与工业界识别效果相比。欢迎大家留言分享对这个项目的看法和见解。
项目地址
数据统计
数据评估
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