基于kaldi的口令式词汇识别文献综述

口令式词汇识别作为语音识别领域的一个重要分支，在人机交互、安全认证等方面具有广泛的应用价值。

Kaldi作为一个开源的语音识别工具包，为口令式词汇识别的研究提供了强大的技术支持。

本文首先介绍了口令式词汇识别和Kaldi工具包的相关概念，然后综述了近年来国内外基于Kaldi的口令式词汇识别研究现状，包括声学模型、语言模型和解码策略等方面的研究进展，并对不同研究方法进行了比较分析。

最后，总结了现有研究存在的问题，并展望了未来的发展趋势。

关键词：口令式词汇识别；Kaldi；声学模型；语言模型；解码策略

随着人工智能技术的快速发展，语音识别技术作为人机交互的重要入口，日益受到学术界和工业界的重视。

口令式词汇识别，也称为关键词识别或固定短语识别，是语音识别领域的一个重要分支，其目标是从连续语音流中检测出预先定义的关键词或短语。

与大词汇量连续语音识别相比，口令式词汇识别通常具有词汇量小、语法结构简单等特点，因此对计算资源的要求较低，更易于实现实时识别。

Kaldi是一个开源的语音识别工具包，由约翰霍普金斯大学和多家机构联合开发。

它提供了从特征提取、声学模型训练、语言模型训练到解码器等语音识别全流程的工具和脚本，并支持多种语音识别模型和算法，例如隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)、深度神经网络(DeepNeuralNetwork,DNN)等。