kaldi运行timit

最新推荐文章于 2020-12-21 08:51:10 发布
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这篇博客详细介绍了如何使用Kaldi运行TIMIT数据集进行语音识别。首先下载并解压TIMIT数据，然后编辑s5目录下的run.sh和cmd.sh文件，设置正确路径。接着，运行run.sh生成模型，将模型文件复制到online_demo目录，调整online_demo的run.sh文件以匹配模型和数据路径。最后，运行run.sh进行语音识别。其他如mini_librispeech和thchs30的运行过程类似。

1、下载timit数据，将数据解压在egs/timit/data 目录下

2、打开s5目录，编辑run.sh 如下（根据timit数据存放的目录修改）：

echo ============================================================================
echo "                Data & Lexicon & Language Preparation                     "
echo ============================================================================

#timit=/export/corpora5/LDC/LDC93S1/timit/TIMIT # @JHU
timit=/home/kaldi/egs/timit/data/TIMIT 

3 、打开s5目录，编辑cmd.sh.  如下：()

export train_cmd=run.pl
export decode_cmd=run.pl
export mkgraph_cmd=run.pl

export cuda_cmd=run.pl

4、运行 run.sh, 在exp目录下生成 单音素、双音素、三音素等目录。

5、进入想要测试的目录，找到三个文件：HCLG.fst   final.md

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kaldi timit
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### 关于Kaldi与TIMIT语料库的教程及相关资源 #### Kaldi简介 Kaldi 是一个用于语音识别的工具包，其提供了丰富的功能来处理各种语音数据集，包括但不限于TIMIT语料库[^2]。 #### TIMIT语料库概述 TIMIT是一个广泛使用的英语发音词典数据库，包含了来自不同方言区域的说话人的清晰话语录音。该语料库被设计用来支持自动语音识别系统的开发以及声学-音韵学的研究工作。 #### 使用Kaldi进行基于TIMIT的数据准备和模型训练 对于希望利用Kaldi来进行针对TIMIT语料库实验的新手来说，官方文档提供了一个详细的指南，指导如何下载并准备好所需的文件结构以便后续建模： 1. **安装依赖项** 需要先验证环境配置是否满足条件，可以通过执行`extras/check_dependencies.sh`脚本来完成这一步骤[^4]。 2. **获取TIMIT数据集** 用户可以从LDC(Linguistic Data Consortium)官方网站购买获得完整的TIMIT数据集访问权限；不过也有部分开源版本可供初步测试之用。 3. **设置项目目录** 创建一个新的工作空间，在其中放置解压后的TIMIT资料夹，并按照惯例命名为`timit`。 4. **运行示例脚本** 进入到kaldi/egs/timit/s5路径下可以找到一系列预定义好的Shell命令集合，这些脚本能够帮助快速启动整个流程，比如`s0.pl`负责初始化参数设定而`run.sh`则控制着整体的工作流走向。 ```bash cd kaldi/egs/timit/s5 ./local/timit_data_prep.sh /path/to/TIMIT/corpus/ utils/fix_data_dir.sh data/train steps/make_mfcc.sh --cmd "queue.pl -l mem_free=2G" data/train exp/make_mfcc/train mfcc ``` 以上代码片段展示了几个典型的操作步骤，具体细节可以根据实际需求调整。 #### 学习材料推荐 考虑到HMM-GMM理论基础的重要性，建议参考由Michael Gales 和 Steve Young撰写的综述文章《Hidden Markov Models的应用》作为背景阅读材料之一[^3]。此外，《HTK书》同样是非常有价值的参考资料，特别是当涉及到更深入的技术实现方面的话题时。
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