迭代声学模型的HCLG相同

最新推荐文章于 2023-02-21 22:11:47 发布
最新推荐文章于 2023-02-21 22:11:47 发布
阅读量660 收藏
点赞数
文章标签： 语音识别 机器学习 人工智能
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_51590371/article/details/125392010
版权

由黄色书P170页可知，构建HCLG过程中，在构建H.fst时，输入了声学模型、上下文音素的聚类信息tree文件及ilabel列表。但是这个工具只使用了输入模型的transition model部分，无需使用高斯混合模型或神经网络表示的声学分布的信息。我查看了自己改变声学模型结构迭代的几个模型，他们的transition model是一样的，这证明只改变神经网络声学模型结构，而不改变字典和语言模型，构造出来的HCLG是一摸一样的。

所以对迭代的模型进行流式解码时，输入第一帧语音，他们在HCLG上走的路径是一样的，但是去查询声学模型的得分时会有不同，所以经过beam剪枝后留下的路径会不同，进而导致后边走的路径也不同

虎西虎西
关注
自然语言处理之语音识别：Kaldi：语音识别技术概览
zhubeibei168的博客
10-21 659
Kaldi是一个开源的语音识别工具包，由华盛顿大学的Daniel Povey教授领导开发。它主要使用C++编写，旨在为研究者和开发者提供一个灵活、高效、可扩展的平台，用于构建和优化语音识别系统。Kaldi的核心优势在于其强大的统计建模能力，尤其是对隐马尔可夫模型（HMM）和深度神经网络（DNN）的支持。Kaldi的架构设计围绕着语音识别的几个关键步骤：特征提取、模型训练、解码和评估。它提供了丰富的命令行工具和脚本，用于处理这些步骤，同时也支持自定义和扩展，以适应特定的研究需求或工业应用。
从yesno模型入门kaldi语音识别
热门推荐
初级菜鸟
08-16 11万+
yesno模型   kaldi常用工具 http://blog.youkuaiyun.com/zjm750617105/article/details/52548798 kaldi官网工具大全http://kaldi-asr.org/doc/tools.html yesno孤立词识别kaldi脚本http://www.cnblogs.com/welen/p/7485151.html 执行 run.s...
声学模型构图过程-HCLG
quheDiegooo的专栏
04-10 6192
语音识别过程中需要对声学模型进行构图，即扩展HCLG的过程，
Kaldi HCLG 深入理解
dearwind153的专栏
04-11 1万+
1. 相关部分包含的主要任务 1.1 WFST Key Concepts determinizationminimizationcompositionequivalentepsilon-freefunctionalon-demand algorithmweight-pushingepsilon removal 1.2 HMM Key Concepts Markov ChainHid
理解HCLG
zhulinniao
01-01 5394
理解HCLGHCLG整体图理解状态关系理解GMM输出transition-id理解DNN代替GMM给HMM训练过程Reference HCLG 整体图 transition-idtriphonemonophone词GMM输出HMM声学模型Context-Dependency上下文相关Lexion发音词典语言模型 理解状态关系 帧的音频特征：HMM观察值 hmm-state ：HMM的状态，如音素a...
1.简谈语音识别中的WFTS
hxshine的博客
11-17 4957
用WFST来表征ASR中的模型（HCLG），可以更方便的对这些模型进行融合和优化，于是可以作为一个简单而灵活的ASR的解码器（simple and flexible ASR decoder design）。 利用WFTS，我们可以吧ctc label，lexicon(字典)，language models(语言模型)等模型结合起来，生成一个简单的search graph用于解码。 WFTS主要由
kaldi 源码分析(七) - HCLG 分析
weixin_34117211的博客
08-17 868
Kaldi 语音识别主流程： 语音识别过程 解码网络使用 HCLG.fst 的方式， 它由 4 个 fst 经过一系列算法组合而成。分别是 H.fst、C.fst、L.fst 和 G.fst 4 个 fst 文件： 1. G：语言模型，输入输出类型相同，实际是一个WFSA（acceptor接受...
kaldi特征和模型空间转换
shmilyforyq的博客
08-07 4249
kaldi特征和模型空间转换 博主话：这篇博客是对kaldi官网中Feature and model-space transforms in Kaldi 的翻译，因为不是专业翻译人士，接触kaldi时间也不长，所以难免有纰漏之处，希望读者如果有更好的建议和意见，可以在下面留言，有助于更好的交流，谢谢大家 介绍 Kaldi代码目前支持许多功能和模型空间的转换和预
语音识别实践、Kaldi下跑清华30小时例程（thchs30）笔记
qq_16324149的博客
09-26 3857
这一周在kaldi下跑thchs30例程，做了些笔记，记录以下（黑体字是要运行的命令，实际上是从run.sh分离出来的） 如果自行下载语料的话，推荐一个openslr的镜像网址，速度快很多 http://openslr.magicdatatech.com/18/ 因为服务器里有thchs30语料了，在/data/ASR/data_537h/路径下，直接将其解压到s5： tar zxvf /data/ASR/data_537h/data_thchs30.tgz -C /work/kaldi/e...
kaldi之HCLG生成
hsb1132的专栏
04-01 992
1.words.txt : word->id ; phones.txt: 音素->id; silence.csl:静音音素id； disambig.int:消歧音素id
Kaldi语音识别技术(八) ----- 整合HCLG
yxn4065的博客
02-21 4764
WFST的融合一般是从大到小，即先将G与L进行融合，再一次融合C、H，每次融合都要进行确定化（determinisation）和最小化（minimisation），最小化是指将WFST转换为一个状态节点和边更少的等价WFST，提高搜索的效率。至此，HCLG.fst已经生成，整个kaldi语音识别系统的核心内容已经构建完成!
语音识别
u011990489的博客
02-24 534
语音识别--通俗简介介绍声学模型思路效果图 介绍 语音识别是将音频波形转换为文字的过程，本质上是音频序列到符号序列的解码问题，先插一张通俗简单的图（盗图谁不会？） 上图简单介绍了训练与识别的流程，主要用到两个模型：声学模型和语音模型，然后由解码网络（也就是“语音解码和搜索算法”这个框，通常是wfst–有限状态转换器实现）将这两个模型整合到一起；之前有说过识别过程是一个序列到序列的解码问题，在wf...
语音识别中的WFST和语言模型
暮木的博客
05-10 2803
导读 在语音识别系统中，有限加权状态转换机（Weighted Finite State Transducers, WFST）扮演着重要角色。本文主要介绍发音词典、语言模型和WFST的原理，以及在实践过程中的一些优化方法。 背景 目前的实际场景中的语音识别系统更多是基于HMM的传统语音识别框架，如：DNN-HMM，这种框架是由声学模型、发音词典、语言模型和解码器构成的pipeline结构，其中声学模型建模粒度为比音素还小的三音素状态，而语言模型和WFST在其中扮演着重要的角色。 本文将主要围绕三个问题
语音识别技能汇总
的博客
04-09 3176
语音识别技能汇总 常见问题汇总 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') 基础知识 Attention-注意力机制 原理：人在说话的时候或者读取文字的时候，是根据某个关键字或者多个关键字来判断某些句子或者说话内容的含义的。即通过对上下文的内容增加不同的权重，可以实现这样对局部内容关注更多。 常用语音识别工具 相关包的安装 pip install pygame SpeechRecognition playsound librosa 读取音频数据 s
kaldi中FST的可视化-以yesno为例
u013677156的专栏
09-08 1万+
1、kaldi解码过程 kaldi识别解码一段语音的过程是：首先提取特征，然后过声学模型AM，然后过解码网络HCLG.fst，最后输出识别结果。 HCLG是解码时的重要组成部分。HCLG.fst是由4个fst经过一系列算法（组合、确定化和最小化等）组合而成的。4个fst分别是H.fst、C.fst、L.fst和G.fst，分别是HMM模型、上下文环境、词典和语言模型对应的fst。 HCLG
kaldi理解WFST，HCLG，lattice
qq_36782366的博客
11-03 1万+
文章目录WFST，HCLGlattice WFST，HCLG 首先看博客：传送门 同时可以参考如何去查看里面的各个文件：传送门 了解HCLG.fst由哪四部分构成的，他们的构成的先后顺序是怎么样的，以及构成每一步的时候他们的输入输出文件是什么。 HCLG.fst由四部分构成 G：语言模型WFST，输入输出符号相同，实际是一个WFSA（acceptor接受机），为了方便与其它三个WFST进行操...
走进语音识别中的WFST（二）
l_b_yuan的博客
03-14 1万+
这几天生病了，很难受，更新的事情搁置了几天。言归正传，之前建议大家看Mohri的paper因为那是Kaldi官网WFST那一章的作者推荐的，但是现在发现有一本更好的书推荐给大家，这本书深入浅出，讲的更详细，更适合入门的人，尤其是WFST是怎么用在语音识别中的部分讲的特别棒。还有这本书的作者好像是个日本人，所以文笔很适合我们亚洲人的思维。下面是这本书的封面，强力推荐给想入门语音识别解码部分的童鞋。
Kaldi WFST HCLG.fst 构图 学习
lucky_ricky的博客
08-23 2万+
HCLG.fst由四部分构成 1.G：语言模型WFST，输入输出符号相同，实际是一个WFSA（acceptor接受机），为了方便与其它三个WFST进行操作，将其视为一个输入输出相同的WFST。 2.L：发音词典WFST，输入符号：monophone，输出符号：词; 3.C:上下文相关WFST，输入符号：triphone（上下文相关），输出符号：monophnoe; 4.H:HMM声学模型W...
kaldi hclg重构
最新发布
03-23
在 Kaldi 语音识别框架中，HCLG 是一个非常重要的加权有限状态转换器（WFST），它综合了发音词典（H）、上下文依赖建模（C）、语言模型（L 和 G）。以下是关于如何进行 HCLG 构造过程中的重构或优化的技术细节： ##...
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