[转] kaldi中FST的可视化-以yesno为例

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[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…

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…

Docker入门（四）——MySQL镜像中的数据库可视化

在详细介绍这篇文章的内容前,需要说明下笔者写这篇文章的意图:笔者在现有的开发中,前后端联调的方式为Docker镜像对接,数据库使用MySQL镜像,开发环境为远程服务器,因此,笔者迫切需要一种能将远程服务器端的MySQL镜像中的数据库进行可视化. 如何使用MySQL镜像? 利用docker search mysql命令可以搜索关于MySQL的Docker镜像,利用docker pull mysql:5.7.26命令可以拉取MySQL的版本号为5.7.26的Docker镜像.本文以该镜像作为…

Python 数据分析中常用的可视化工具

Python 数据分析中常用的可视化工具 1 Matplotlib 用于创建出版质量图表的绘图工具库,目的是为 Python 构建一个 Matlab 式的绘图接口. 1.1 安装 Anaconada 自带. pip 安装 pip install matplotlib 1.2 引用 import matplotlib.pyplot as plt 1.3 常用方法 figure Matplotlib 的图像均位于 figure 对象中创建 figure fig = plt.figure() sub…

关于 underscore 中模板引擎的应用演示样例

//关于 underscore 中模板引擎的应用演示样例 <!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, maximum-scale=1"> <title>关于 underscore…

OpenJDK源码研究笔记(十三):Javac编译过程中的上下文容器(Context)、单例(Singleton)和延迟创建(LazyCreation)3种模式

在阅读Javac源码的过程中,发现一个上下文对象Context. 这个对象用来确保一次编译过程中的用到的类都只有一个实例,即实现我们经常提到的"单例模式". 今天,特意对这个上下文容器进行解析,主要是讲解上下文容器.单例模式和延迟创建. 通过对OpenJDK和Javac源码的一点点解析,希望自己能够搞懂JDK和Javac的实现. 1.OpenJDK源码示例 a.上下文容器 public class com.sun.tools.javac.util.Context{ //构造函数 pub…

以kaldi中的yesno为例谈谈transition

在基于GMM-HMM的传统语音识别里,比音素(phone)更小的单位是状态(state).一般每个音素由三个状态组成,特殊的是静音(SIL)由五个状态组成.这里所说的状态就是指HMM里的隐藏的状态,而每帧数据就是指HMM里的观测值.每个状态可以用一个GMM模型表示(这个GMM模型的参数是通过训练得到的).在识别时把每帧数据对应的特征值放进每个状态的GMM里算概率,概率最大的那个就是这帧对应的状态.再从状态得到音素(HMM负责),从音素得到词(字典模型负责),从词得到句子(语言模型负责),最终完成…

Kaldi中的Chain模型

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…

【Unity】13.1 场景视图中的GI可视化

分类:Unity.C#.VS2015 创建日期:2016-05-19 一.简介在场景视图中设计不同的场景内容时,可以根据需要勾选相关的渲染选项,以便让场景仅显示其中的一部分或者全部渲染效果. 在这些模式中,其中有一套模式能看到全局光照在干什么事.默认情况下,纹理模式是根据 GI 设置来完全照亮场景的. 其他与GI有关的模式还包括:反照率(Albedo).发射光(Emissive). UV 图表(UV Charts). 辐照度(Irradiance). 方向性(Directionality).…