Nnet3配置中的上下文和块大小 简介 本页讨论了nnet3配置中关于解码和训练的块大小以及左右上下文的某些术语.这将有助于理解一些脚本.目前,从脚本角度来看,没有任何关于nnet3的"概述"文档,所以这是nnet3唯一的文档. 基础 如果您已阅读了"nnet3"配置的以前的文档,您会发现"nnet3"不仅支持简单的前馈DNN,还可以实现在网络内层进行时间拼接(帧拼接)的时延神经网络(TDNN)并且还用于recurrent拓扑(RNN,LSTM,…

Xvector nnet Training of Xvector nnet Xvector nnet in Kaldi     Statistics Extraction Layer in Kaldi Statistics Pooling Layer in Kaldi Implementation in Kaldi Construct specific ComputationRequest for Xvector kaldi::nnet3::RunNnetComputation at nnet3…

标准LSTM:             与标准LSTM相比,Kaldi的fastlstm对相同或类似的矩阵运算进行了合并.     # Component specific to 'projected' LSTM (LSTMP), contains both recurrent and non-recurrent projections     fastlstm.W_rp, fast lstm Weight recurrent projected fastlstm.W_all, fast lst…

根据任务,构建ComputationRequst 编译ComputationRequst,获取NnetComputation std::shared_ptr<const NnetComputation> computation = compiler_.Compile(request); 创建计算--CreateComputation compiler.CreateComputation(opts, computation); 从输出节点开始逐步向前计算依赖关系 ComputationGraph…

用处 基于SVD实现模型压缩以适配低功耗平台     根据nnet3bin/nnet3-copy,nnet3-copy或nnet3-am-copy的"--edits-config"参数中,新支持了以下选项: apply-svd name=<name-pattern> bottleneck-dim=<dim> 查找所有名字与<name-pattern>匹配的组件,类型需要是AffineComponent或其子类.如果<dim>小于组件的输入…

chainbin/nnet3-chain-train.cc int main(int argc, char *argv[]) { ... Nnet nnet; ReadKaldiObject(nnet_rxfilename, &nnet); bool ok; { fst::StdVectorFst den_fst; ReadFstKaldi(den_fst_rxfilename, &den_fst);   //NnetChainTrainer读取训练参数opts.分母词图den_fst.神…

Nnet3配置中的上下文和块大小 简介 本页讨论了nnet3配置中关于解码和训练的块大小以及左右上下文的某些术语.这将有助于理解一些脚本.目前,从脚本角度来看,没有任何关于nnet3的"概述"文档,所以这是nnet3唯一的文档.     基础     如果您已阅读了"nnet3"配置的以前的文档,您会发现"nnet3"不仅支持简单的前馈DNN,还可以实现在网络内层进行时间拼接(帧拼接)的时延神经网络(TDNN)以及带有recurrent(循环)拓…

nnet3/nnet-common.h 定义了Index,(n, t, x)三元组,表示第n个batch中第t帧. 并声明了关于Index或Cindex的一些读写操作.     nnet3/nnet-nnet.h 声明了NetworkNode(主要包含其类型以及索引信息) 声明了Nnet(nnet3网络类) private: //网络中的组件名列表 std::vector<std::string> component_names_; //网络中实际的组件指针列表,同一组件可能出现多次 std:…

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…

Chain模型的训练流程 链式模型的训练过程是MMI的无网格的版本,从音素级解码图生成HMM,对其使用前向后向算法,获得分母状态后验,通过类似的方式计算分子状态后验,但限于对应于转录的序列. 对于神经网络的每个输出索引(即对于每个pdf-id),我们计算(分子占有概率 - 分母占用概率)的导数,并将它们在网络中反向传播. 分母FST 对于计算中的分母部分,我们对HMM进行前向-后向计算.实际上,由于我们把它表示为一个有限状态接受器,标签(pdf-id)与弧而不是状态相关联,所以在正常的公式中分母…