[转]kaldi基于GMM做分类问题

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[转]kaldi基于GMM做分类问题

转自:http://blog.csdn.net/zjm750617105/article/details/55211992 对于每个类别的GMM有几种思路: 第一是将所有训练数据按类别分开,每类的数据训练一个GMM模型第二是将所有的数据训练一个UBM模型,然后将训练数据按类别分开,用MAP去训练每个类别的GMM(对角UBM的MAP貌似kaldi 没有) 第三就是将所有的数据训练一个UBM模型,然后不做MAP,直接用训好的UBM所GMM的初始值,然后将所有训练数据按类别分开,训练三个GMM模型(…

kaldi基于GMM的单音素模型训练部分

目录 1. gmm-init-mono 模型初始化 2. compile-train-graghs 训练图初始化 3. align-equal-compiled 特征文件均匀分割 4. gmm-acc-stats-ali 累积模型重估所需数据 5. gmm-sum-accs 并行数据合并 6. gmm-est 声音模型参数重估 7. gmm-boost-silence 模型平滑处理 8. gmm-align-compiled 特征重新对齐 9. train_mono.sh 整体流程详解转载注明…

Python爬取《你好李焕英》豆瓣短评并基于SnowNLP做情感分析

爬取过程在这里: Python爬取你好李焕英豆瓣短评并利用stylecloud制作更酷炫的词云图本文基于前文爬取生成的douban.txt,基于SnowNLP做情感分析. 依赖库: 豆瓣镜像比较快: pip install snownlp -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host=pypi.douban.com/simple 初识SnowNLP: SnowNLP是一个常用的Python文本分析库,是受到TextBlob启发而发明的.由于当…

每日一帖示例程序（使用TWebBrowser基于HTML做）

最近在程序中增加了每日一帖的功能,搜索一下网站的程序,发现大部分是用Memo实现,而我用的是TWebBrowser基于HTML做,故帖出来共享一下. PAS源码: unit Unit1; interface uses Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Forms, Dialogs, OleCtrls, SHDocVw, StdCtrls, ExtCtrls, ComCtrls, ToolW…

Haproxy基于ACL做访问控制

author:JevonWei 版权声明:原创作品 haproxy配置文档 https://cbonte.github.io/haproxy-dconv/ 基于ACL做访问控制(四层代理) 网络拓扑环境前端HAProxy 172.16.253.108 后端web1 172.16.253.105 后端web2 172.16.252.1 client 172.16.253.177 安装HAProxy HAProxy [root@HAProxy ~]# yum install haproxy -y…

基于OpenCV做“三维重建”（1）--找到并绘制棋盘

<OpenCV计算机视觉编程攻略(第3版)>这套书已经出到第3版了,如果你非要我说这本书有多好,我说不出来:只是很多我第一手的例子都是来源于这本书的-相比较OpenCV官方提供的代码,这本书的例子提供了更好的帮助.所以说这里我还将继续这个工作,将来我自己出书的时候这种模式也是可选的. 这里我要做的是第11章,关于3维重建的相关内容.[读书,做例子,多么轻松的学生岁月--] 例子11.2.1 获得图片的角点并且绘制出来. // GOCVHelper.cpp : 定义控制台应用程序的入口…

基于 Redis 做分布式锁

基于 REDIS 的 SETNX().EXPIRE() 方法做分布式锁 setnx() setnx 的含义就是 SET if Not Exists,其主要有两个参数 setnx(key, value).该方法是原子的,如果 key 不存在,则设置当前 key 成功,返回 1:如果当前 key 已经存在,则设置当前 key 失败,返回 0. expire() expire 设置过期时间,要注意的是 setnx 命令不能设置 key 的超时时间,只能通过 expire() 来对 key 设置. 使用…