Kaldi 报错:** split_data.sh: warning, #lines is (utt2spk,feats.scp) is (502,500); you can ** use uti

AIBigKaldi(四)| Kaldi的特征提取(源码解析) 本文来自公众号“AI大道理”。 准备好了数据,接下来就可以特征提取了。 最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数(Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients,简称MFCC)。 以最简单的YesNo为例。​ 1 run.sh 特征提取步骤: MFCC提取过程包括预处理、快速傅里叶变换、Mei滤波器组、对数运算、离散余弦变换、动态特征提取等步骤。 Kaldi在进行MFCC特征提取后使用了谱归一化CMVN使得模型的输入特征趋近正态分布。 ... 阅读详情

问题:使用Kaldi提取音频特征时候发生报错

在这里插入图片描述

出现报错:** split_data.sh: warning, #lines is (utt2spk,feats.scp) is (502,500); you can ** use utils/fix_data_dir.sh data_test to fix this.

排除和解决

首先就是怀疑文件命名有问题

果然,在本地仔细排查,发现了两个命名有些“不合群”的音频问题;

可是修改之后依旧报错,再仔细检查还是没有其他发现;

后来发现在Linux服务器上查看文件非常的方便,直接看起排列是否整齐即可,
所以挨个说话人文件夹进行排查,结果发现了神奇的一幕:
在这里插入图片描述
直接使用mv命令进行修改:mv 000000guoyingyu3002_1?????????.wav 000000guoyi ngyu3002_1.wav;

成功解决了问题!

Kaldi 入门详解 train_mono.sh 是音素训练脚本,下面详细介绍各个功能: 这部分是训练用参数,调用mono.sh时可以通过 –name value的方式改变这些参数. nj=4 并行个数 cmd=run.pl 处理程序 scale_opts=”–transition-scale=1.0 –acoustic-scale=0.1 –self-loop-scale=0.1” num_it 阅读详情

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Robin_Pi
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