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=$lang/phones/sets.int "--train-feats=$feats subset-feats --n=10 ark:- ark:-|" $lang/topo $feat_dim $dir/0.mdl $dir/tree
$ wc -w data/lang_test/phones/sets.int
data/lang_test/phones/sets.int
$ gmm-info exp/mono0c/0.mdl
number of pdfs 290
number of transition-ids 2370
number of transition-states 1165
feature dimension 39
number of gaussians 290
对高斯参数进行扰动和幅值
totgauss=1000
# 290
numgauss=`gmm-info --print-args=false $dir/0.mdl | grep gaussians | awk '{print $NF}'`
个高斯
incgauss=$[($totgauss-$numgauss)/$max_iter_inc]
numgauss=$[$numgauss+$incgauss]
$ gmm-est --min-gaussian-occupancy=3 --mix-up=$numgauss --power=$power $dir/0.mdl "gmm-sum-accs - $dir/0.*.acc|" $dir/1.mdl 2> $dir/log/update.0.log
$ gmm-info exp/mono0a/final.mdl
number of phones 385
number of pdfs 290
number of transition-ids 2370
number of transition-states 1165
feature dimension 39
steps/train_mono.sh的更多相关文章
- steps/align_si.sh
usage: steps/align_si.sh <data-dir> <lang-dir> <src-dir> <align-dir> e.g.: s ...
- 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 ...
- steps/train_sat.sh
<<LDA_MLLT_fMLLR三音素HMM的训练流程图.vsdx>>
- 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 ...
- 如何用kaldi做孤立词识别-初版
---------------------------------------------------------------------------------------------------- ...
- [转]Kaldi命令词识别
转自: http://www.jianshu.com/p/5b19605792ab?utm_campaign=maleskine&utm_content=note&utm_medium ...
- Kaldi的BaseLine训练过程
steps/train_mono.sh --nj "$train_nj" --cmd "$train_cmd" data/train data/lang exp ...
- kaldi的TIMIT实例二
============================================================================ MonoPhone Training & ...
- Kaldi单音素模型 训练部分
在Kaldi中,单音素GMM的训练用的是Viterbi training,而不是Baum-Welch training.因此就不是用HMM Baum-Welch那几个公式去更新参数,也就不用计算前向概 ...
随机推荐
- P1972 HHのnecklace 离线+树状数组
此题莫队可过 然而太难了...... 我在胡雨菲那看的解法,然后自己打了一波,调了一个错,上交,自信AC. 做法:离线,对于L排序. 每种颜色可能出现很多次,那么我们如何不算重复呢? 只需把[L,n] ...
- luogu4211 LCA
题目链接 思路 我们换一种求\(dep[lca(i,j)]\)的方法. 将从根到\(i\)的路径上所有点的权值加\(1\),然后求从根节点到j路径上点的权值和.就是\(i\)和\(j\)的\(lca\ ...
- [luogu1503][鬼子进村]
题目链接 思路 将哪些村庄已经被摧毁了放到treap里.查询的时候如果当前村庄已经被毁了,那么就可以直接输出0.不然就输出这个村庄的后继-前驱-1.原因显然 代码 #include<cstdio ...
- Day037--Python--线程的其他方法,GIL, 线程事件,队列,线程池,协程
1. 线程的一些其他方法 threading.current_thread() # 线程对象 threading.current_thread().getName() # 线程名称 threadi ...
- 2018.12.21 浪在ACM 集训队第十次测试赛
浪在ACM 集训队第十次测试赛 A Diverse Substring B Vasya and Books C Birthday D LCM A 传送门 题解 B 传送门 题解: 这道题,就比较简单 ...
- NOIP 提高组 2014 飞扬的小鸟(记录结果再利用的DP)
传送门 https://www.cnblogs.com/violet-acmer/p/9937201.html 参考资料: [1]:https://www.luogu.org/blog/xxzh242 ...
- pycharm更新之后pip显示没有main
更新pip之后,Pycharm安装package出现报错:module 'pip' has no attribute 'main' 找到安装目录下 helpers/packaging_tool.py文 ...
- springcloud的finchley.RC2的bug
https://blog.csdn.net/qq_14809913/article/details/80606772 https://www.cnblogs.com/Little-tree/p/916 ...
- 序列化serialize与反序列化unserialize
有利于存储和传递value(除了resource类型外),却不会丢失其原有类型和结构. serialize序列化时会调用魔术方法__sleep(); unserialize反序列化时会调用魔术方法__ ...
- python: 多态与虚函数;
通过python的abc模块能够实现虚函数: 首先在开头from abc import ABCMeta, abstractmethod 例子 : #!/usr/bin/python #coding ...