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数据准备

  1. 在download_data目录下是公开数据集的下载和制作训练数据列表和词汇表的，本项目提供了下载公开的中文普通话语音数据集，分别是Aishell，Free ST-Chinese-Mandarin-Corpus，THCHS-30 这三个数据集，总大小超过28G。下载这三个数据只需要执行一下代码即可，当然如果想快速训练，也可以只下载其中一个。注意： noise.py可下载可不下载，这是用于训练时数据增强的，如果不想使用噪声数据增强，可以不用下载。
cd download_data/
python aishell.py
python free_st_chinese_mandarin_corpus.py
python thchs_30.py
python noise.py

注意： 这样下载慢，可以获取程序中的DATA_URL单独下载，用迅雷等下载工具，这样下载速度快很多。然后把下载的压缩文件放在dataset/audio目录下，就会自动跳过下载，直接解压文件文本生成数据列表。

  1. 如果开发者有自己的数据集，可以使用自己的数据集进行训练，当然也可以跟上面下载的数据集一起训练。自定义的语音数据需要符合以下格式，另外对于音频的采样率，本项目默认使用的是16000Hz，在create_data.py中也提供了统一音频数据的采样率转换为16000Hz，只要is_change_frame_rate参数设置为True就可以。
    1. 语音文件需要放在dataset/audio/目录下，例如我们有个wav的文件夹，里面都是语音文件，我们就把这个文件存放在dataset/audio/。
    2. 然后把数据列表文件存在dataset/annotation/目录下，程序会遍历这个文件下的所有数据列表文件。例如这个文件下存放一个my_audio.txt，它的内容格式如下。每一行数据包含该语音文件的相对路径和该语音文件对应的标注内容，他们之间用\t隔开。要注意的是该中文文本只能包含纯中文，不能包含标点符号、阿拉伯数字以及英文字母。

中文的格式：

dataset/audio/wav/0175/H0175A0171.wav   我需要把空调温度调到二十度
dataset/audio/wav/0175/H0175A0377.wav   出彩中国人
dataset/audio/wav/0175/H0175A0470.wav   据克而瑞研究中心监测
dataset/audio/wav/0175/H0175A0180.wav   把温度加大到十八

英文的格式：

dataset/audio/LibriSpeech/dev-clean/1272/135031/1272-135031-0004.flac   the king has fled in disgrace and your friends are asking for you
dataset/audio/LibriSpeech/dev-clean/1272/135031/1272-135031-0005.flac   i begged ruggedo long ago to send him away but he would not do so
dataset/audio/LibriSpeech/dev-clean/1272/135031/1272-135031-0006.flac   i also offered to help your brother to escape but he would not go
dataset/audio/LibriSpeech/dev-clean/1272/135031/1272-135031-0007.flac   he eats and sleeps very steadily replied the new king
dataset/audio/LibriSpeech/dev-clean/1272/135031/1272-135031-0008.flac   i hope he doesn't work too hard said shaggy
  1. 最后执行下面的数据集处理程序，详细参数请查看该程序。这个程序是把我们的数据集生成三个JSON格式的数据列表，分别是manifest.test、manifest.train、manifest.noise。然后建立词汇表，把所有出现的字符都存放子在vocabulary.txt文件中，一行一个字符。最后计算均值和标准差用于归一化，默认使用全部的语音计算均值和标准差，并将结果保存在mean_istd.json中。以上生成的文件都存放在dataset/目录下。数据划分说明，如果dataset/annotation存在test.txt，那全部测试数据都使用这个数据，否则使用全部数据的1/500的数据，直到指定的最大测试数据量。
python create_data.py

提取特征（可选）

在训练过程中，首先是要读取音频数据，然后提取特征，最后再进行训练。其中读取音频数据、提取特征也是比较消耗时间的，所以我们可以选择提前提取好取特征，训练模型的是就可以直接加载提取好的特征，这样训练速度会更快。这个提取特征是可选择，如果没有提取好的特征，训练模型的时候就会从读取音频数据，然后提取特征开始。提取特征步骤如下：

  1. 执行extract_features.py，提取特征，特征会保存在dataset/features目录下，并生成新的数据列表manifest_features.train和manifest_features.test。
python extract_features.py --configs=configs/cam++.yml --save_dir=dataset/features
  1. 修改配置文件，将dataset_conf.train_manifest和dataset_conf.test_manifest修改为manifest_features.train和manifest_features.test。

超大数据集

减少音频文件数量

针对超大数据的情况，例如有数万小时乃至数十万小时的语音数据，因为音频大多数都是一些短语音频，所以音频文件数量会超级多，如果是机械进键盘的话，大量的小文件会影响硬盘的数据读取，所以本项目提供了一种可以把多段短语音合成一个较长的音频文件，大幅度减少音频数量。

使用方法如下，在创建数据列表的时候。指定参数is_merge_audio为True，这样的话就会把长语音合成短语音。默认的参数是合成10分钟的长语音。以平均每条音频10秒来计算的话，音频文件数量就会少60倍。但是并不会影响模型的训练，因为在模型训练的时候也是按照一个短语音片段裁剪出来进行训练的。

python create_data.py --is_merge_audio=True

减小数据列表文件

默认的数据列表是文本格式的，如果文件大小比较小的话，影响倒没什么，但是当该文件的该文件特别大的时候，就会影响到机器的性能，因为在读取数据的时候需要把全部的数据列表都加入到内存中，这样会很消耗内存。所以本项目提一种解决解决办法，就是把数据列表转化成二进制，在读取列表的时候，只需要加载较小的数据列表索引就可以。这样可以减少4~8倍的内存占用，一定程度上也提高了数据的读取速度。

使用方法如下，修改配置文件中的manifest_type参数，指定 其值为binary，这样在执行create_data.py创建数据列表的时候，就会多生成一份对应的二进制的数据列表，.data后缀的是数据列表的二进制文件，.header后缀是二进制数据列表的索引文件。然后在训练的时候也会只读取这个二进制的数据列表。

# 数据集参数
dataset_conf:
  # 数据列表类型，支持txt、binary
  manifest_type: 'binary'

常见公开数据集

数据集 语言 时长 大小 下载地址
THCHS30 普通话 40h 6.01G data_thchs30.tgz
ST-CMDS 普通话 100h 7.67G ST-CMDS-20170001_1-OS.tar.gz
AIShell-1 普通话 178h 14.51G data_aishell.tgz
Primewords 普通话 100h 8.44G primewords_md_2018_set1.tar.gz
aidatatang_200zh 普通话 200h 17.47G aidatatang_200zh.tgz
MagicData 普通话 755h 52G/1.0G/2.2G train_set.tar.gz / dev_set.tar.gz / test_set.tar.gz
WenetSpeech 普通话 10000h 315G 下载教程