usage: steps/align_si.sh <data-dir> <lang-dir> <src-dir> <align-dir>

e.g.: steps/align_si.sh data/train data/lang exp/tri1 exp/tri1_ali

对特征进行若干变换

调整模型的静音音素权重

根据词-词标识符映射表(words.txt),将标注转换为词标识符的序列:

tra="ark:utils/sym2int.pl --map-oov $oov -f 2- $lang/words.txt $sdata/JOB/text|";

构建训练图(transition model,转移模型)

H:$dir/final.mdl的转移模型部分;

C:$dir/tree;

L:$lang/L.fst;

G:"$tra";

训练图的输入是GMM的标识符序列,输出是词的标识符序列。

GMM-HMM的final.mdl包含转移模型与状态模型(其概率密度函数为混合高斯模型)。

强制对齐(Force Align)

在HCLG+GMM中对特征进行维特比搜索,得到最优结果,即Alignment(对齐) $dir/ali.JOB.gz。

HCLG+GMM的输入是特征序列,输出是词的标识符序列。

steps/align_si.sh的更多相关文章

  1. steps/train_lda_mllt.sh

    LDA+MLLT指的是在计算MFCC后对特征进行的变换:首先对特征进行扩帧,使用LDA降维(默认降低到40),然后经过多次迭代轮数估计一个对角变换(又称为MLLT或CTC) .详见 http://ka ...

  2. steps/train_sat.sh

    <<LDA_MLLT_fMLLR三音素HMM的训练流程图.vsdx>>    

  3. steps/train_mono.sh

    <<单音素HMM的训练流程图.vsdx>> 定义拓扑结构.参数初始化 $ gmm-init-mono --shared-phones=$lang/phones/sets.int ...

  4. kaldi 三个脚本cmd.sh path.sh run.sh

    参考   kaldi 的全部资料_v0.4 cmd.sh 脚本为: 可以很清楚的看到有 3 个分类分别对应 a,b,c.a 和 b 都是集群上去运行这个样子, c 就是我们需要的.我们在虚拟机上运行的 ...

  5. Kaldi的delta特征

    Delta特征是将mfcc特征(13维)经过差分得到的 它是做了一阶二阶的差分 提取的mfcc特征是13维的 然后通过delta就变成了39维 一阶差分: D(P(t))=P(t)-P(t-1) 二阶 ...

  6. kaldi的TIMIT实例二

    ============================================================================ MonoPhone Training & ...

  7. kaildi讲解

    转载声明:本文为转载文章 作者:ferb2015 原文地址:https://blog.csdn.net/eqiang8848/article/details/81543599 kaldi是一个开源的语 ...

  8. Oracle 12cR1 RAC 在VMware Workstation上安装(上)—OS环境配置

    Oracle 12cR1 RAC 在VMware Workstation上安装(上)-OS环境配置 1.1  整体规划部分 1.1.1  所需软件介绍 Oracle RAC不支持异构平台.在同一个集群 ...

  9. 如何用kaldi做孤立词识别-初版

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

随机推荐

  1. 纯原生JS大图轮播

    CSS部分: CSS: <style type="text/css"> #banner { position: relative; width: 500px; heig ...

  2. SRM 605 div 2 T3

    #include <bits/stdc++.h> #define Mo 1000000007 #define MAXN 50 #define MAXK 10 using namespace ...

  3. 论文总结(negFIN: An efficient algorithm for fast mining frequent itemsets)

    一.论文整体思路: 作者提出了一种基于前缀树的数据结构,NegNodeset,其实是对之前前缀树的一种改进,主要区别在于采用了位图编码,通过这种数据结构产生的算法称为negFIN. negFIN算法高 ...

  4. POJ 1971 Parallelogram Counting (Hash)

          Parallelogram Counting Time Limit: 5000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 6895   Acc ...

  5. HTML学习笔记Day7

    一.position定位属性,检索对象的定位方式 1.语法:{position:static(无特殊定位)/absolute(绝对定位)/relative(相对定位)/fixed(固定定位):} 1) ...

  6. GO 中输出打印的常用函数

    1.Println 可以打印字符串和变量(任何类型)    println函数在输出后自动增加一个换行 例: a:=10 b:=“string” fmt.Println(a)  //right fmt ...

  7. Windows LTSC、LTSB、Server 安装 Windows Store 应用商店

    下载安装包 打开网址 https://store.rg-adguard.net/ 以 PackageFamilyName 方式搜索 Microsoft.WindowsStore_8wekyb3d8bb ...

  8. spring-mybatis-springMVC 整合

    这是一个spring mybatis springMVC 的整合 里面包括日志,druid,的配置.可以说是一个现成的模板,直接复制下来就能用. 首先是web.xml web.xml 中包括 Spri ...

  9. Hadoop记录-Linux Service

    [Unit] Description=Datanode After=syslog.target network.target auditd.service sshd.service datanode_ ...

  10. linux 下安装ftp 并远程连接

    1.确认是否已安装 ftp 1 pgrep vsftpd   #查看ftp 服务进程 无结果如下图所示 2.执行安装 1 yum install vsftpd     #安装ftp 服务 3.执行过程 ...