这次wer由15%下降到0%了,后面跑更多的模型

LOG (apply-cmvn[5.2.124~1396-70748]:main():apply-cmvn.cc:162) Applied cepstral mean normalization to 20 utterances, errors on 0
200_001_001 espresso
LOG (gmm-latgen-faster[5.2.124~1396-70748]:DecodeUtteranceLatticeFaster():decoder-wrappers.cc:286) Log-like per frame for utterance 200_001_001 is -9.06026 over 118 frames.
200_001_002 lungo
LOG (gmm-latgen-faster[5.2.124~1396-70748]:DecodeUtteranceLatticeFaster():decoder-wrappers.cc:286) Log-like per frame for utterance 200_001_002 is -9.0791 over 87 frames.
200_001_003 extralungo
LOG (gmm-latgen-faster[5.2.124~1396-70748]:DecodeUtteranceLatticeFaster():decoder-wrappers.cc:286) Log-like per frame for utterance 200_001_003 is -8.72467 over 121 frames.
200_001_004 cappuccino
LOG (gmm-latgen-faster[5.2.124~1396-70748]:DecodeUtteranceLatticeFaster():decoder-wrappers.cc:286) Log-like per frame for utterance 200_001_004 is -9.11234 over 83 frames.
200_001_005 lattemakiato
LOG (gmm-latgen-faster[5.2.124~1396-70748]:DecodeUtteranceLatticeFaster():decoder-wrappers.cc:286) Log-like per frame for utterance 200_001_005 is -9.0466 over 120 frames.
200_001_006 bluemountain
LOG (gmm-latgen-faster[5.2.124~1396-70748]:DecodeUtteranceLatticeFaster():decoder-wrappers.cc:286) Log-like per frame for utterance 200_001_006 is -8.86214 over 116 frames.
200_001_007 ok
LOG (gmm-latgen-faster[5.2.124~1396-70748]:DecodeUtteranceLatticeFaster():decoder-wrappers.cc:286) Log-like per frame for utterance 200_001_007 is -10.095 over 94 frames.
200_001_008 yes
LOG (gmm-latgen-faster[5.2.124~1396-70748]:DecodeUtteranceLatticeFaster():decoder-wrappers.cc:286) Log-like per frame for utterance 200_001_008 is -9.39383 over 46 frames.
200_001_009 no
LOG (gmm-latgen-faster[5.2.124~1396-70748]:DecodeUtteranceLatticeFaster():decoder-wrappers.cc:286) Log-like per frame for utterance 200_001_009 is -9.29525 over 68 frames.
200_001_010 thankyou
LOG (gmm-latgen-faster[5.2.124~1396-70748]:DecodeUtteranceLatticeFaster():decoder-wrappers.cc:286) Log-like per frame for utterance 200_001_010 is -9.45605 over 73 frames.
200_002_001 espresso
LOG (gmm-latgen-faster[5.2.124~1396-70748]:DecodeUtteranceLatticeFaster():decoder-wrappers.cc:286) Log-like per frame for utterance 200_002_001 is -8.823 over 99 frames.
200_002_002 lungo
LOG (gmm-latgen-faster[5.2.124~1396-70748]:DecodeUtteranceLatticeFaster():decoder-wrappers.cc:286) Log-like per frame for utterance 200_002_002 is -8.86786 over 85 frames.
200_002_003 extralungo
LOG (gmm-latgen-faster[5.2.124~1396-70748]:DecodeUtteranceLatticeFaster():decoder-wrappers.cc:286) Log-like per frame for utterance 200_002_003 is -9.15775 over 123 frames.
200_002_004 cappuccino
LOG (gmm-latgen-faster[5.2.124~1396-70748]:DecodeUtteranceLatticeFaster():decoder-wrappers.cc:286) Log-like per frame for utterance 200_002_004 is -9.08465 over 75 frames.
200_002_005 lattemakiato
LOG (gmm-latgen-faster[5.2.124~1396-70748]:DecodeUtteranceLatticeFaster():decoder-wrappers.cc:286) Log-like per frame for utterance 200_002_005 is -8.55999 over 117 frames.
200_002_006 bluemountain
LOG (gmm-latgen-faster[5.2.124~1396-70748]:DecodeUtteranceLatticeFaster():decoder-wrappers.cc:286) Log-like per frame for utterance 200_002_006 is -9.36011 over 110 frames.
200_002_007 ok
LOG (gmm-latgen-faster[5.2.124~1396-70748]:DecodeUtteranceLatticeFaster():decoder-wrappers.cc:286) Log-like per frame for utterance 200_002_007 is -9.99029 over 64 frames.
200_002_008 yes
LOG (gmm-latgen-faster[5.2.124~1396-70748]:DecodeUtteranceLatticeFaster():decoder-wrappers.cc:286) Log-like per frame for utterance 200_002_008 is -9.46437 over 77 frames.
200_002_009 no
LOG (gmm-latgen-faster[5.2.124~1396-70748]:DecodeUtteranceLatticeFaster():decoder-wrappers.cc:286) Log-like per frame for utterance 200_002_009 is -10.0669 over 51 frames.
200_002_010 thankyou
LOG (gmm-latgen-faster[5.2.124~1396-70748]:DecodeUtteranceLatticeFaster():decoder-wrappers.cc:286) Log-like per frame for utterance 200_002_010 is -9.69364 over 69 frames.
LOG (gmm-latgen-faster[5.2.124~1396-70748]:main():gmm-latgen-faster.cc:176) Time taken 0.457478s: real-time factor assuming 100 frames/sec is 0.0254721
LOG (gmm-latgen-faster[5.2.124~1396-70748]:main():gmm-latgen-faster.cc:179) Done 20 utterances, failed for 0
LOG (gmm-latgen-faster[5.2.124~1396-70748]:main():gmm-latgen-faster.cc:181) Overall log-likelihood per frame is -9.18962 over 1796 frames.
# Accounting: time=0 threads=1
# Ended (code 0) at Fri Oct 13 11:22:18 CST 2017, elapsed time 0 seconds

如何用kaldi做孤立词识别三的更多相关文章

  1. 如何用kaldi做孤立词识别-初版

    ---------------------------------------------------------------------------------------------------- ...

  2. 如何用kaldi做孤立词识别二

    基本模型没有变化,主要是调参,配置: %WER     65%  下降到了     15% 后面再继续优化... Graph compilation finish!steps/decode.sh -- ...

  3. 基于HTK语音工具包进行孤立词识别的使用教程

    选自:http://my.oschina.net/jamesju/blog/116151 1前言 最近一直在研究HTK语音识别工具包,前几天完成了工具包的安装编译和测试,这几天又按耐不住好奇,决定自己 ...

  4. 机器学习&数据挖掘笔记_13(用htk完成简单的孤立词识别)

    最近在看图模型中著名的HMM算法,对应的一些理论公式也能看懂个大概,就是不太明白怎样在一个具体的机器学习问题(比如分类,回归)中使用HMM,特别是一些有关状态变量.观察变量和实际问题中变量的对应关系, ...

  5. yesno孤立词识别kaldi脚本

    path.sh主要设定路径等 export KALDI_ROOT=`pwd`/../../.. [ -f $KALDI_ROOT/tools/env.sh ] && . $KALDI_ ...

  6. 使用CRF做命名实体识别(三)

    摘要 本文主要是对近期做的命名实体识别做一个总结,会给出构造一个特征的大概思路,以及对比所有构造的特征对结构的影响.先给出我最近做出来的特征对比: 目录 整体操作流程 特征的构造思路 用CRF++训练 ...

  7. 亲自动手用HTK实现YES NO孤立词识别

    很久以前的发在研学论坛的帖子了,再重新整理了一下,希望对新手有用. 完整版链接:http://yun.baidu.com/s/1hapcE 第一步 创建语音文件 录音 命令:HSLab any_nam ...

  8. 用CRF做命名实体识别(二)

    用CRF做命名实体识别(一) 用CRF做命名实体识别(三) 一. 摘要 本文是对上文用CRF做命名实体识别(一)做一次升级.多添加了5个特征(分别是词性,词语边界,人名,地名,组织名指示词),另外还修 ...

  9. 用CRF做命名实体识别(一)

    用CRF做命名实体识别(二) 用CRF做命名实体识别(三) 用BILSTM-CRF做命名实体识别 博客园的markdown格式可能不太方便看,也欢迎大家去我的简书里看 摘要 本文主要讲述了关于人民日报 ...

随机推荐

  1. Visual Studio Installer 使用案例

    1.创建自定义操作 一步:新建“安装程序类”文件 2.重写函数: public override void Install(IDictionary stateSaver) { base.Install ...

  2. Disk

    一.简介 二.其他 1)Disk I/O

  3. python课程安排

    作为最流行的脚本语言之一,python具有内置的高级数据结构和简单面向对象编程思想实现.同时,其语法简洁而清晰,类库丰富而强大,非常适合进行快速原型开发.另外,python可以运行在多种系统平台下,从 ...

  4. 史上最全 | 39个RNAseq分析工具与对比

    文献:Sahraeian S M E, Mohiyuddin M, Sebra R, et al. Gaining comprehensive biological insight into the ...

  5. win10无法访问服务器上的共享文件夹怎么设置,提示:你不能访问此共享文件夹,因为你组织的安全策略阻止未经身份验证的来宾访问

    此问题需要修改Win10 网络策略 按window+R键输入gpedit.msc 来启动本地组策略编辑器. 依次找到“计算机配置-管理模板-网络-Lanman工作站”这个节点,在右侧内容区可以看到“启 ...

  6. douyin-bot-代码

    # -*- coding: utf-8 -*- import sys import random import time from PIL import Image if sys.version_in ...

  7. SHELL脚本学习-定时检查Oracle alert日志并发送mail

    对于DBA来说,检查alert日志是日常工作.告警日志日积月累往往很大,而且每次在服务器上查看或者下载到目标主机查看都十分不方便. 为了方便,以下做出两种情况:(其他情况类推) 第一场景:每天早上上班 ...

  8. 如何在线更新visual studio installer2017

    更新最后100M文件需要开启全局代理才能成功,不然需要等2个小时才能成功!墙太深了..

  9. Struts2内建拦截器

    params拦截器 负责将请求参数设置为Action属性 staticParams拦截器 将配置文件中action元素的子元素param参数设置为Action属性 servletConfig拦截器 将 ...

  10. 别人的Linux私房菜(15)磁盘配额与高级文件系统管理

    磁盘配额在网站.邮件.文件等服务器常见,主要有针对用户.用户组.限制某一目录的的最大磁盘配额. ext文件系统进能针对整个文件系统配额,xfs可以针对目录配额.配额和文件系统有关. 内核必须支持磁盘配 ...