Kaldi脚本分析（1）——数据准备

1 数据准备

数据准备阶段的输出包含两个部分：一部分与“数据”相关，保存在data/train、data/dev、data/test之类的目录下，“数据”部分与特定的录音数据有关，包括训练测试集划分、音频分段、文本标注、发音标注、说话人信息等；另一部分与“语言”相关，保存在data/local、data/dict、data/lang、data/graph目录下，“语言”部分与当前使用的语言本身相关，包括发音词典、音素集合、语言模型等。

如果想用现有的识别系统和语言模型对自己时的录音数据进行解码，那么只需要重写“数据”相关，并准备数据匹配的发音词典。

 

1.1 “数据”相关

主要涉及脚本：local/thchs-30_data_prep.sh

#data preparation

#generate text, wav.scp, utt2pk,spk2utt

local/thchs-30_data_prep.sh $H$thchs/data_thchs30 || exit 1;

 

• 在data文件夹下创建train，dev，test文件夹，分别用于保存训练、验证、测试的初始数据。利用thchs-30_data_prep.sh脚本在每个文件夹中生成以下6个文件：
• wav.scp，每个语句的音频文件，索引标识符一般为utterance-id。如果音频存在segment文件，则索引标识符为recording-id，记录每一个分段。
• utt2spk，记录每个utterance属于哪个说话人，由utterance-id索引。
• spk2utt，记录每个说话人说了那些utterances，由speaker-id索引。
• word.txt和text，每个语句的文本标注，由utterance-id索引。这里的文本标注从原始数据集中copy而来，不用保证都在词汇表中，未出现的文本标注将映射到data/lang/oov.txt中。
• phone.txt，每个语句的发音标注，由utterance-id索引。发音标注中的音素信息从原始数据集中copy而来。

forxin train dev test; do

 echo"cleaning data/$x"

 cd$dir/data/$x

 rm -rf wav.scp utt2spk spk2utt word.txt phone.txt text

 echo"preparing scps and text in data/$x"

 fornnin`find  $corpus_dir/$x/*.wav | sort -u | xargs -i basename {} .wav`; do

     spkid=`echo $nn| awk -F"_" '{print"" $1}'`

     spk_char=`echo $spkid| sed 's/\([A-Z]\).*/\1/'`

     spk_num=`echo $spkid| sed 's/[A-Z]\([0-9]\)/\1/'`

     spkid=$(printf'%s%.2d' "$spk_char" "$spk_num")

     utt_num=`echo $nn| awk -F"_" '{print $2}'`

&nbs