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sunfoot001
这个作者很懒,什么都没留下…
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Kaldi AMI数据集脚本学习1----cmd.sh和path.sh
1. cmd.sh我是在个人电脑上运行Kaldi的,所以脚本关键内容如下:export train_cmd=run.plexport decode_cmd=run.plexport tfrnnlm_cmd=run.plexport cuda_cmd=run.pl2.path.sh所有library和tool的路径在这里加到PATH环境变量里。原创 2018-01-13 11:27:48 · 1382 阅读 · 0 评论 -
Kaldi AMI数据集脚本学习2----run_prepare_shared.sh
在学习脚本文件时,重点关注哪些是调用标准函数,哪些是调用特定数据集的数据处理函数;关注每个阶段处理的输入,输出和控制参数。不要面面俱到,试图理解每行代码。1. 下载AMI数据集的xml标注文件包; 从xml格式的标注文件提取得到data/local/annotations文件夹下文本格式的标注文件train.txt,eval.txt,dev.txt.# Do原创 2018-01-13 16:32:48 · 1187 阅读 · 0 评论 -
Kaldi AMI数据集脚本学习3---run_ihm.sh stage 1~3
1. stage 1 在此之前,已经下载了130G的AMI数据在目录$AMI_DIR(wav_db/amicorpus)了。# Prepare ihm data directories,if [ $stage -le 1 ]; then local/ami_ihm_data_prep.sh $AMI_DIR local/ami_ihm_scoring_data_pr原创 2018-01-13 21:15:20 · 1526 阅读 · 3 评论 -
Kaldi AMI数据集脚本学习4---train_mono.sh
1. 缺省配置nj=4 并行个数cmd=run.pl 处理程序scale_opts="--transition-scale=1.0 --acoustic-scale=0.1 --self-loop-scale=0.1"num_iters=40 ** Number of iterations of training 训练循环次数max_iter_inc=30 *原创 2018-01-14 21:32:04 · 992 阅读 · 0 评论 -
Kaldi AMI数据集脚本学习5---AMI mono phone文件 40.mdl分析
使用kaldi训练mono phone之后会在esp/mono/目录下产生一个40.mdl文件, 查看exp/mono/40.mdl 命令:kaldi/src/gmmbin/gmm-copy --binary=false exp/mono/40.mdl -1. 首先是<TransitionModel> <Topology> ...原创 2018-05-20 21:10:46 · 868 阅读 · 0 评论 -
Kaldi AMI数据集脚本学习6---转移模型(Transition Model)
PdfClassPDF(probability density function)指的是概率密度函数,比如是一个GMM表示的概率密度函数。对monophone,pdfclass和每个音素下面的状态是一一对应的。对triphone,不同状态可以分享同一个pdfclass,而决策树也是根据pdfclass来进行聚类的。转移概率关于一个转移的过程,有以下几个问题需要思考:这个状态在哪个音素下面?phon...原创 2018-05-26 09:50:56 · 1138 阅读 · 0 评论 -
从声学模型算法角度总结 2016 年语音识别的重大进步
94人阅读原文链接:http://click.aliyun.com/m/13878/免费开通大数据服务:https://www.aliyun.com/product/odps 在过去的一年中,语音识别再次取得非常大的突破。IBM、微软等多家机构相继推出了自己的 Deep CNN 模型,提升了语音识别的准确率;Residual/Highway 网络的提出使我们可以把神经网络训练的更加深。 而诸如 ...转载 2018-05-15 20:54:10 · 1595 阅读 · 0 评论 -
Kaldi AMI数据集脚本学习7---train_deltas.sh
1. 命令行格式在AMI数据集中num-leaves=5000(即5000个不同的states),tot-gauss=80000(平均每个不同states 高斯模型数目是16个)."Usage: steps/tandem/train_deltas.sh <num-leaves> <tot-gauss> <data1-dir> <data2-dir> ...原创 2018-05-28 20:43:04 · 1570 阅读 · 4 评论