cdj0311的专栏

接着昨天的做。昨天有个没注意的地方需要改过来，timit发音文件每个发音最后不能有sp，否则dict1会有两个sp。六、提取特征参数，生成.mfc文件       编写配置文件wav_config，内容如下： SOURCEFORMAT=NISTTARGETKIND=MFCC_0_D_ATARGETRATE=100000.0SAVECOMPRESSED=TUSEHAM

转自：  本博客是在@冒顿和群里的一个同学的指导下完成的。特此感谢……      众所周知，kaldi对硬件的要求，希望大家一开始都弄个好的机器，方便后面自己在kaldi里大展身手。下面是怎么去装cuda和在kaldi中怎么使用。      首先说明我们的显卡是geforce ，其他的显卡是否一样不知道。以下是安装步骤和注意事项：     1、 安装软件： apt-get

一、假设

将运行Kaldi上timit实例的一些注意事项及结果贴出来win7+ubuntu12.10双系统CPU: i7-2600内存:8G显卡:AMD Radeon HD6450修改:path.sh: KALDI_ROOT=/home/cdj/kaldi-trunk修改：cmd.sh: 使用c部分修改run.sh的MMI+SGMM2阶段的参数： 将--zero-if-dis

我主要参考两篇博客搭建起这个语音识别系统的：http://my.oschina.net/jamesju/blog/116151         http://www.cnblogs.com/mingzhao810/archive/2012/08/03/2617674.html感谢两位博主的无私奉献。 我实现的是6个单词的识别，即：hello, world, port, star

使用Kaldi运行了timit的S5实例，只运行到了“tri3 : LDA + MLLT + SAT Training & Decoding”这一步，后面的"SGMM2”，"MMI+SGMM2"，"DNN + SGMM2"都没有运行成功，原因是在跑SGMM2的时候可能是由于机器配置不够，导致资源消耗完，就卡住了。

使用HTK搭建大词汇量语音识别系统，采用的是timit语音库，由于timit语音库的文本语料全是小写，为了与HTKbook中的例子一致，我用python对所有单词和句子都转换成了大写。一、建立任务语法，建立gram       由于timit语音库自带文件中没有HTK能直接使用的任务语法，故我将timit中的发音文件timitdic.txt使用python转换成了任务语法。Python脚本

转自：http://my.oschina.net/jamesju/blog/190894TIMIT数据库介绍：     TIMIT数据库由630个话者组成，每个人讲10句，美式英语的8种主要方言。TIMIT S5实例：     首先，将TIMIT.ISO中的TIMIT复制到主文件夹。 1.进入对应的目录，进行如下操作： zhangju@ubuntu :~$ cd k

转自：http://blog.youkuaiyun.com/wbgxx333/article/details/17893641今晚突然有个想法，由于kaldi 的中文资料比较少，而且由于这个工具箱比较新，所以我想借用大家的力量来为以后的人研究铺好一些路。所以现在我打算，也是希望大家可以从kaldi的原理上去理解kaldi的实现过程，也是大家不断学习的过程。就像网上很多htk的资料一样，大家也可以来丰富ka

由于做语音识别需要在使用voxforge的语音文件，但是voxforge文件太多，手工下载肯定不行，可以使用批量下载软件进行下载。而出于好奇，我打算用python自己写一个批量下载脚本，最后虽然能用，但速度不行，而且是单线程的，只能一个文件一个文件的下，就当当作练练手，过一阵再研究多线程的下载。步骤如下：voxforge的English speech files连接为：http://www

1. 安装g++和libx11命令：sudo apt-get install g++ gccsudo apt-get install libx11-dev2. 解压HTK-3.4.1.tar.gz并安装命令：sudo tar xzf HTK-3.4.1.tar.gzcd htksudo ./configure --prefix=/usr/local/su

语言学模型训练（1）数据准备使用HTK自带脚本LCond.pl生成分词后的文本语料命令：perl scripts/LCond.pl sentence>trainlanguage其中sentence是之前的trainprompts去掉路径的句子，生成的language如下： SHE HAD YOUR DARK SUIT IN GREASY WASH WATER ALL YEAR

混合高斯模型+语言模型今天事情比较多，就花了点时间看了一下HTKbook的高斯混合模型和data driven，然后使用HVite进行解码，时间比较长，出去吃了个饭，打几局台球回来刚好运行完。1、初始proto 的hmm模型：~o 39 ~h "proto1" 39 5 2 5 1 0.2 39 0.0 0.0 0.0 0.0

十、绑定三音素脚本mktri.led：WB spWB silTC执行命令:HLEd -n labels/triphones1 -i labels/wintry.mlf scripts/mktri.led labels/aligned.mlf脚本mktri.hed由脚本命令生成：perl scripts/maketrihed data/monophones1 la

最近研究了下kaldi，也看了好多文章，感觉这方面的有用文章太少！ 大多停留在编译和深层理论方面。对于我们这种没有基础的人，除了看完编译，就只能很茫然的看哪些高高在上的理论了。本文章，适合那些。刚刚编辑完kaldi。想试试手，找找感觉的人来看的。如果你还没有编辑过，可以查查相关文章。有好多。声明一下，本文章，只适合在windows下装虚拟机UBuntu的机器上玩。你的虚拟机内存要大