kaldi学习之神经网络简介

最新推荐文章于 2022-09-14 22:58:02 发布
原创 最新推荐文章于 2022-09-14 22:58:02 发布 · 1.7k 阅读 · 6 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍了Kaldi中针对深度神经网络的三种实现：nnet1、nnet2和nnet3。nnet1由Karel Vesely维护，支持单GPU训练；nnet2由Daniel Povey大幅改写，支持多GPU和多CPU训练。nnet3是较新的方案，功能随更新而变化。不同设置包括预训练、训练策略和网络结构等，如Karel使用验证集进行早期停止，而Dan则采用固定迭代次数和参数平均化。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

深度神经网络是语音识别里最先进的热点话题，从大概2010年左右开始，许多在这个领域的论文陆续发表，像谷歌、微软等大公司正在开始在他们的产品系统里使用DNNs。由于最新的技术持续改变意味着代码需要跟上，也意味着许多结构需要重新思考，所以对于活跃的研究领域，一个工具包比如kaldi，很难支持很好。

在kaldi中，我们目前针对深度神经网络提供三种代码库。它们都很有意义，因为很难多recipe都参考它们。第一个是“nnet1”(位于nnet/和nnetbin/下），最初由karel Vesely维护；第二个（位于nnet2/和nnet2bin/下）最初由Daniel Povey维护（代码是Karel‘s的基础上大幅改写而来）；第三个（位于

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
zhuanse
关注
自然语言处理之语音识别：Kaldi：深度学习在Kaldi中的实践
zhubeibei168的博客
10-21 1070
通过上述内容，我们了解了DNN-HMM模型在Kaldi中的应用，包括模型训练流程、优化技术（如正则化和Dropout）以及DNN与GMM-HMM模型的融合方法。这些技术的结合使用，可以显著提高语音识别系统的性能和效率。请注意，上述总结部分是应您的要求而省略的，但在实际教程中，总结部分可以帮助读者回顾和巩固所学知识，因此在正式文档中应保留。
神经网络在语音识别领域的应用：深度学习与声学特征提取
最新发布
AI天才研究院
10-07 1874
语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）是人工智能领域的一个基础且重要的研究方向。它旨在将语音信号转换为文本，使得计算机能够理解和处理人类的语音指令。随着深度学习技术的飞速发展，神经网络在语音识别领域取得了革命性的突破，成为了实现高精度语音识别的关键技术。前端预处理：对语音信号进行预处理，如分帧、加窗、倒谱化等。声学模型：将预处理后的语音信号转换为声学特征。语言模型：将声学特征转换为文本序列。
kaldi 神经网络
xmdxcsj的专栏
01-23 5498
overview type author CPU/GPU feature nnet1 Karel GPU单卡训练 使用pre-training，使用early stopping nnet2 Dan 支持多GPU训练，以及多CPU多线程 使用固定epoch个数，最后几个epoch参数平均 nnet3 Dan 是nnet2的扩展 支持更多的网
kaldi中的深度神经网络
m0_61474277的博客
09-14 397
d.）(nnet3 + chain) - Daniel Povey 改进的 nnet3， 特点：可以实现实时解码，解码速率为 nnet3 的 3~5 倍。b） nnet2 - 基于 Daniel Povey p-norm 的实现，特点：灵活，支持多 GPU、CPU，由 Daniel 维护。a） nnet1 - 基于 Karel's 的实现，特点：简单，仅支持单 GPU, 由 Karel 维护。c） nnet3 - nnet2 的改进，由 Daniel 维护。
CNTK学习笔记 -- Computation Network part3 -- Convolutional Neural Network
DuishengChen的专栏
08-26 889
本文总结CNTK 训练工具 卷积神经网络部分 重点内容。
kaldi中查看深度学习模型参数
jiangyupu的博客
05-13 1064
cd path/of/kaldi/src/nnetbin/ ./nnet-info path/of/final.nnet
kaldi sre16/v1中run.sh
Grace_yan的博客
12-03 1935
#!/bin/bash # Copyright 2017 David Snyder # 2017 Johns Hopkins University (Author: Daniel Garcia-Romero) # 2017 Johns Hopkins University (Author: Daniel Povey)...
kaldi学习笔记之卷积神经网络(CNN)
热门推荐
DuishengChen的专栏
11-28 1万+
kaldi学习笔记之卷积神经网络(CNN)摘要：本文将以switchboard为例，解读kaldi卷积神经网络部分的bash脚本。一方面便于以后自己回顾，另一方面希望能与大家互相交流。正文：在switchboard部分的训练代码中，kaldi官方并未提供相关训练的deamon，但kaldi本身支持卷积神经网络的训练，在egs/swbd/s5c/steps/nnet2中，kaldi提供了训练的CNN网
kaldi学习资料
11-12
详细描述了Kaldi支持的声学模型，包含标准机器学习训练模型，如线性变换（LDAHLDA，MLLT/STC），说话人自适应（fMLLR，MLLR），以及支持GMM（高斯混合模型），SGMMs（半高斯混合模型），DNN（深度神经网络）等。...
kaldi语音识别
weixin_38468077的博客
02-13 1696
语音识别1.timi实例2. 1.timi实例 2.
Kaldi 使用，egs下通用样例及功能小结（很硬，慎入）
c12345678999的博客
05-29 4014
样例表 egs下的样例 数据源，功能 用到的相关工具 aidatatang_200zh/s5 数据堂200h中文开源数据，用于语音识别 LM+MFCC+Mono+Triphone(tri1:deltas;tri2:delta+delta-delta;tri3a:lda+mllt)+fMLLR+SAT+TDNN aishell/v1 openslr33数据 ，声纹识别(ivector) MFCC+UBM+PLDA aishell/s5 openslr33数据 ，语音识别 LM+MFCC
kaldi常用的工具
zjm750617105的专栏
09-14 1万+
本文部分参考自： http://www.360doc.com/content/15/0101/10/13208159_437287894.shtml 样例是用自己的数据跑的，改编自wsj，文件名称不是很标准，但重点是工具的使用，加路径是为了好理解，内容暂时不解释，以后有时间来补充。 这个文档太棒了，理解每一个步骤，语音识别的整个流程也就懂了，太赞 1. 查看生成的后缀为fst的状态机文件，比
kaldi脚本学习——am-nnet-simple
07-14 657
Nnet3中的AmNnetSimple类是一个标准的声学模型类，该类通过调用Nnet类进行神经网络操作。类的私有成员：1）Vector<BaseFloat> priors_;                        2)int32  left_context;                        3)int32 right_context;               ...
kaldi跑aishell实例v1说话人识别
Jacky_林喧的博客
09-07 751
kaldi跑aishell实例v1说话人识别 我尝试了自己创建shell文件分步跑run.sh的内容，但是在训练PLDA那一步出现了找不到exp/ivector_train_1024/log/plda.log。于是又直接从头开始直接跑整个run.sh，全程没报错。也不知道哪一步生成了plda.log，就有点奇怪。 文章目录kaldi跑aishell实例v1说话人识别一、直接跑run.sh需要注意的坑1. 按照run.sh的要求新建好data的路径2. 修改cmd.sh里的queue.pl改成run.pl二、
kaldi基础介绍（一）在说话人识别中的数据准备
monsieurliaxiamen的博客
04-03 7812
在kaldi说话人识别示例（egs/sre10,egs/sre16）中，数据总共有两大类，一是训练集（training），二是评估数据集（evaluation）。对于评估数据集又分为两类，一是用来注册（enrollment）的数据集，二是测试（test）集。一、训练集的准备训练集需要准备的文本文件是三类：spk2utt, utt2spk以及wav.scp1 spk2utt 是说话人id（记作spk...
AIBigKaldi（十）| Kaldi的thchs30实例（源码解析）
aibigtruth的博客
01-08 1278
本文来自公众号“AI大道理”。 单音子模型的假设是一个音素的实际发音与其左右的音素无关。 这个假设与实际并不符合。 由于单音子模型过于简单，识别结果不能达到最好，因此需要继续优化升级。 就此引入多音子的模型。 最为熟悉的就是三音子模型，即上下文相关的声学模型。 在YesNo实例中没有进行三音子的模型训练。 因此我们转向thchs30这个实例。 0 总过程 1 数据准备 先下载thchs30数据集，然后进行数据准备。 1.1 download_and_u...
语音识别—kaldi常用文件查看指令
weixin_44885180的博客
03-25 1551
ark特征文件 copy-feats 可以用来改变特征数据的格式，因此可以转换ark格式文件为txt格式： 用法: copy-feats [options] 例子： 先查找copy-feats的目录（每个人可能不一样）： `find /home/speech.AI/kaldi/ -name` `copy-feats` 得到copy-feats的目录： /home/speech.AI/kaldi/src/featbin/copy-feats 然后执行指令： ~/kaldi/src/featbin/.
Kaldi随笔（一）
Yogurt0928的专栏
04-24 4061
最近需要解决一个问题： 在Kaldi下做完DNN训练之后，要怎么得到一段录音feature的后验概率，以及在有了这个后验概率之后怎么知道每一帧对应的是哪个状态，同时又是对应哪个phone。 首先，如何得到一段录音feature的后验概率。 由于DNN训练已经做完，已经得到了训练后的网络，那么只要把feature放进这个网络里面进行一遍从头到尾的运算，就可以得到这个后验概率。 在Ka
kaldi做aishell的nnet3训练耗时44个小时
boyStray的博客
04-07 5318
kaldi做aishell，其中倒数第3步是local/nnet3/run_tdnn.sh，一共花了44个小时， 主机配置32G内存，E3 1231 V3，2个gtx950 2G的显卡，机械硬盘。 其中只有steps/nnet3/train_dnn.py这个步骤需要用到GPU，也是最耗时的步骤，花了38个小时。对显存容量要求不高。 注意一定要把local/nnet3/run_tdnn.sh中...
Kaldi扩展神经网络：研究语音识别的可再现性改进
资源摘要信息:"kaldi-nn:基于Kaldi的扩展语音识别神经网络可再现性研究" 在本研究中，作者对Kaldi框架进行了一系列扩展与优化，特别是在语音识别神经网络方面，以提高其可再现性。Kaldi是一个开源的语音识别工具包...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值