[转]kaldi中的特征提取

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[转]kaldi中的特征提取

转:http://blog.csdn.net/wbgxx333/article/details/25778483 本翻译原文http://kaldi.sourceforge.net/feat.html,由@煮八戒翻译,@wbglearn校对和修改. 特征提取简介我们做特征提取和波形读取的这部分代码,其目的是为了得到标准的MFCC(译注:梅尔倒谱系数)和PLP(译注:感知线性预测系数)特征,设置合理的默认值但留了一部分用户最有可能想调整的选项(如梅尔滤波器的个数,最小和最大截止频率等等).这部…

[转] kaldi中FST的可视化-以yesno为例

http://blog.csdn.net/u013677156/article/details/77893661 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. …

[转]决策树在Kaldi中如何使用

转自:http://blog.csdn.net/chenhoujiangsir/article/details/51613144 说明:本文是kaldi主页相关内容的翻译(http://kaldi-asr.org/doc/tree_externals.html).目前网上已经有一个翻译的版本,但翻译的不是很清楚,导致我在刚学这部分内容的时候产生了一些误解,所以我希望结合我目前所知道的一些东西,尽量把这部分内容翻译地比较容易理解,但由于也是初学者,一些错误也是不可避免,希望大家发现后一起交流,以便…

Stitching模块中对特征提取的封装解析（以ORB特性为例）

titching模块中对特征提取的封装解析(以ORB特性为例) OpenCV中Stitching模块(图像拼接模块)的拼接过程可以用PipeLine来进行描述,是一个比较复杂的过程.在这个过程中,特征提取是重要的一个部分.由于OpenCV发展到了3.X以后,Stitching模块的相关函数进行了重新封装,所以对于学习研究造成了一定困难.这里通过解析代码,研究Stitching模块中的特征提取部分,并且和直接进行特征提取的相关函数进行比对. 采用的图片为 parliament2.bmp 和…

kaldi中CD-DNN-HMM网络参数更新公式手写推导

在基于DNN-HMM的语音识别中,DNN的作用跟GMM是一样的,即它是取代GMM的,具体作用是算特征值对每个三音素状态的概率,算出来哪个最大这个特征值就对应哪个状态.只不过以前是用GMM算的,现在用DNN算了.这是典型的多分类问题,所以输出层用的激活函数是softmax,损失函数用的是cross entropy(交叉熵).不用均方差做损失函数的原因是在分类问题上它是非凸函数,不能保证全局最优解(只有凸函数才能保证全局最优解).Kaldi中也支持DNN-HMM,它还依赖于上下文(context d…

Kaldi中的L2正则化

steps/nnet3/train_dnn.py --l2-regularize-factor 影响模型参数的l2正则化强度的因子.要进行l2正则化,主要方法是在配置文件中使用'l2-regularize'进行配置.l2正则化因子将乘以组件中的l2正则化值,并且可用于通过模型平均化以校正与并行化带来的影响. (float,默认值= 1) src/nnet3/nnet-utils.cc:2030 void ApplyL2Regularization(const Nnet &nnet, BaseFl…