深入探索 PyTorch 在语音识别中的应用

深入探索 PyTorch 在语音识别中的应用

在本篇博客中，我将分享如何使用 PyTorch 进行语音识别任务，重点围绕环境配置、数据预处理、特征提取、模型设计以及模型比较展开。本文基于最近一次机器学习作业（HW2）的任务内容，任务目标是对语音信号进行逐帧音素预测，从而完成多类别分类任务。

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一、介绍

任务背景

• 任务目标： 利用深度神经网络对语音信号进行逐帧音素预测。
• 音素定义： 音素是语音中能够区分单词的最小语音单位。
• 数据集： 本次任务使用 LibriSpeech 数据集（train-clean-100 子集），其中训练集包含 3429 个预处理音频特征文件，总帧数超过 200 万，测试集包含 857 个文件。

开发环境

为了确保项目的稳定性与高效运行，我选择了 Python 3.9 环境，并在 conda 虚拟环境中运行最新且稳定的 PyTorch 2.6.0：

• 创建虚拟环境：

  conda create -n pytorch_env python=