kaldi运行timit

最新推荐文章于 2021-05-29 10:06:00 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。

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

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 =========================================================================

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Kaldi 和 TIMIT 入门
wamgzi1998
09-03 2199
一、对Kaldi的理解 1.1Kaldi的诞生 1.2Kaldi 语音识别系统特点 1.3 Kaldi主要的声学算法模型 1.4Kaldi中程序训练的难点 二、TIMIT程序的简介 2.1 程序训练方法简述 2.2 程序数据集的信息 2.3 TIMIT文件组织结构 三、TIMIT程序脚本的处理流程 3.1 run 脚本的主要结构 3.2 run 脚本具体运行流程及特点 3.3 Kaldi中的DNN模型训练 3.4 总结训练模型的程序结构
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03-05
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05-18 5844
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Kaldi 跑timit实例 学习笔记
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11-02 690
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kaldi的TIMIT实例一
aig8440的博客
09-15 224
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Yogurt0928的专栏
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kaldi timit实例运行全过程
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07-17 9640
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by21010的专栏
11-24 5034
Timit是LDC搜集的一个语料库，TIMIT语音库有着准确的音素标注，是一个学习用的好例子。在kaldi里面可以找到其语音识别的范例。 但是由于这个数据库是商业用的，所以Kaldi里面并没有附带数据。但是数据又可以从网络上找到，so。。。。 运行实例： 首先进入timit/s5目录下，打开run.sh文件，找到以下内容： timit就是设置timit数据库的路径的
kaldi教程_KALDI工具箱运行TIMIT语料库库实例教程
weixin_39632471的博客
12-21 298
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（timit 语料库）虚拟机上的timit在kaldi上的运行实例
qq_36444303的博客
08-22 522
timit的语料库，需要的加我QQ：874501825 下面是我运行timit实例的简单步骤： 在拿到语料库后解压，将解压的文件放到 kaldi/egs/timit/s5/data 中 一：将timit的语料库放入指定目录中，然后转到timit/s5下。打开run.sh脚本，修改里面的timit路径，如下图： 二：修改run.sh里面的timit路径，这个路径就是我们刚刚将语料库放到这个data下...
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本文将以 kaldi 中 timit 的例程来看整个 run.sh 脚本的执行过程。 数据准备 请先进入 kaldi\egs\timit\s5\ 这个目录。 运行环境 由于 kaldi 可以在本地运行，也可以在 Oracle GridEngine 上运行，因此，请修改 cmd.sh。 如果你是在本地运行，请输入 export train_cmd="run.p
kaldi第二步 timit调试
liuliqun520的博客
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修改run.sh文件内容 1、首先需要下载timit的数据集，kaldi不自带这是因为版权问题，你可以在其它地方下到。 2、将预训练中的timit的地址更改一下 例如：#timit=/mnt/matylda2/data/TIMIT/timit # @BUT timit=/data1/williamli/gitlab/kaldi/egs/timit/s5/data/TIMIT 修改cmd.s...
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liahuafu的博客
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上一篇介绍了Kaldi的详细安装过程，本节在Ubuntu上训练TIMIT数据集。TIMIT全称The DARPATIMIT Acoustic-Phonetic Continuous Speech Corpus, 是由德州仪器(TI)、麻省理工学院(MIT)和坦福研究院(SRI)合作构建的声学-音素连续语音语料库。TIMIT数据集的语音采样频率为16kHz，一共包含6300个句子，由来自美国八个主要...
KALDI运行yesno和TIMIT实例
总有人要摆烂的，为什么不能是我呢
05-29 1520
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Kaldi-Timit 训练
当凌绝顶,俯瞰天下
09-24 1845
Kaldi-Timit 训练背景 这篇博客主要记录使用Kaldi和Timit数据集训练模型的过程以及遇到的问题及解决方法。 Timit数据介绍 制作方Timit是几个研究机构联合收集的，文本材料由Massachusetts Institude of Technology(MIT)、Stanford Research Institude(SRI)和Texas Instruments(TI)共同完成；语
语音识别系统之kaldi----在timit上的实验
u010384318的专栏
01-08 8304
最近真的太忙了，真的不知道什么时候可以停下来忙。kaldi之前的事情感觉似乎没人愿意加入我们研究的行列，也许算是一种冲动吧。现在就当时自己做自己的吧。希望后面有不断新的内容能够上来。今天在@零落_World的努力下，似乎把kaldi里的timit例子跑成功了。在之前的关于timit下载的问题上，我犯了一个错误。主要原因是一直是我学长下载这个数据库，然后我就拿来用。但是后来用linux下载的时候的确
在Ubuntu运行kaldi
最新发布
03-15
### 如何在Ubuntu上运行Kaldi 要在Ubuntu上成功运行Kaldi，需按照官方文档中的指导完成安装和配置过程。以下是详细的说明： #### 安装准备 确保系统已更新至最新状态并安装必要的依赖项。可以使用以下命令来更新系统以及安装基础工具： ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y sudo apt-get install -y build-essential cmake curl wget git unzip ``` #### 下载Kaldi源码 从官方网站或其他可信镜像站点下载Kaldi的压缩包，并解压到目标目录。完成后，在主目录中会发现`INSTALL`文件[^1]。 #### 编译环境设置 进入`tools/`子目录并遵循其中的`INSTALL`指南操作。具体步骤如下： 1. 进入`kaldi/tools`路径； 2. 执行脚本来检测缺失的依赖关系： ```bash cd kaldi/tools ./extras/check_dependencies.sh ``` 此处提到的内容来源于额外补充材料[^2]。 如果存在未满足的条件，则依据提示逐一解决这些前置需求后再继续后续流程。 #### 主体部分构建 接着前往`src/`位置参照相应指示开展实际编译工作： ```bash cd ../src ./configure --shared make clean depend all ``` 上述指令序列用于激活共享库支持选项(`--shared`)之后重新清理旧的目标文件再进行全面链接生成最终产物。 对于某些特定平台比如原生Windows可能还需要查阅专门章节获取更多信息[^3]。 至此为止应该已经能够正常使用该框架了！ 注意这里讨论的是基于Linux发行版的操作方法并不涉及其他操作系统相关内容如MacOSX或者微软窗口系列等特殊情形处理方式可能会有所不同请参看对应手册获得更详尽解答。 --- ### 提供一段简单的测试代码片段验证基本功能是否正常运作 下面给出一个简单例子展示如何加载声学模型进行语音识别任务模拟计算过程的一部分伪代码表示形式仅供参考学习用途并非真实可用版本： ```python from kaldi.asr import NnetLatticeFasterRecognizer from kaldi.decoder import LatticeFasterDecoderOptions from kaldi.nnet3 import AmNnetSimple # 初始化参数对象实例化各类组件... decoder_opts = LatticeFasterDecoderOptions() model_path = "/path/to/model" am_nnet = AmNnetSimple.read(model_path) recognizer = NnetLatticeFasterRecognizer.new_simple( am=am_nnet, transition_model=None, # 假设无需显式指定转换规则集 decoder_opts=decoder_opts ) input_features = [...] # 输入特征向量矩阵代替原始音频信号流数据结构 output_result = recognizer.decode(input_features) print(output_result.best_path()) # 输出最佳匹配路径对应的文本串结果 ``` 此段落仅作为概念演示不应直接应用于生产环境中需要进一步调整适配实际情况下的各项细节设定才能达到预期效果。
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