steps/decode.sh #!/bin/bash # Copyright 2012 Johns Hopkins University (Author: Daniel Povey) # Apache 2.0 # Begin configuration section. transform_dir= # this option won't normally be used, but it can be used if you want to # supply existing fMLLR tr

转载声明:本文为转载文章 作者:ferb2015 原文地址:https://blog.csdn.net/eqiang8848/article/details/81543599 kaldi是一个开源的语音识别工具箱,是基于c++.perl.shell编写的,可以在windows和unix 平台上编译. 中文参考资料:<kaldi的全部资料_v0.7(未完成版本).pdf>.网盘链接 提取码:yuq0 教程网页:http://www.kaldi-asr.org/doc/ 里面可以查阅脚本的用途.使

转自: http://www.jianshu.com/p/5b19605792ab?utm_campaign=maleskine&utm_content=note&utm_medium=pc_all_hots&utm_source=recommendation http://www.jianshu.com/p/6338fab6bd0a 刚刚拿到一个简单语料库练手,发现只有语音和对应文字, 这篇文章记录了从数据预处理到kaldi对数据进行训练和测试的全过程,这里首先训练单音节模型,其

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

Introduction 跑完kaldi的一些脚本例子,你可能想要自己用Kaldi跑自己的数据集.这里将会阐述如何准备好数据. run.sh较上的部分是有关数据准备的,通常local与数据集相关. 例如:RM数据集 local/rm_data_prep.sh /export/corpora5/LDC/LDC93S3A/rm_comp || exit 1; utils/prepare_lang.sh data/local/dict '!SIL' data/local/lang data/lang

path.sh主要设定路径等 export KALDI_ROOT=`pwd`/../../.. [ -f $KALDI_ROOT/tools/env.sh ] && . $KALDI_ROOT/tools/env.sh export PATH=$PWD/utils/:$KALDI_ROOT/tools/openfst/bin:$PWD:$PATH [ ! -f $KALDI_ROOT/tools/config/common_path.sh ] && echo >&am

先前的文章<三个小白是如何在三个月内搭一个基于kaldi的嵌入式在线语音识别系统的>说我们花了不到三个月的时间搭了一个基于kaldi的嵌入式语音识别系统,不过它是基于传统的GMM-HMM的,是给我们练手用的,通过搭这个系统我们累积了一定的语音识别领域的经验,接下来我们就要考虑做什么形态的产品了.语音识别可以分大词汇量连续语音识别(Large Vocabulary Continuous Speech Recognition, LVCSR)和关键词识别(Keyword Spotting, KWS)

1.VMware10.0 秘钥网上搜就好了 2.ubuntu12.04 (1)安了几次14.04,16.04,12.04,最后窗口和分辨率的bug 还是没有解决 (2)终端显示菱形乱码的解决:直接用英文安装 (3)安装过程:新建虚拟机>空磁盘,之后进行安装>选择linux,ubuntu(之前一直是ubuntu64,最后一次安装ubuntu),处理器一个八核,>将磁盘单个文件>最后设置里选择iso 以及iso文件位置 开启虚拟机>默认进行,语言不改成中文 3.kaldi (1)

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 孤立词参考的例子就是yes/no脚本. -------------------------------------------------------------------------------

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. 

作者:zqh_zy链接:http://www.jianshu.com/p/c5fb943afaba來源:简书著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 本文通过简单kaldi源码,分析DNN训练声学模型时神经网络的输入与输出.在进行DNN训练之前需要用到之前GMM-HMM训练的模型,以训练好的mono模型为例,对模型进行维特比alignement(对齐),该部分主要完成了每个语音文件的帧到transition-id的映射. 不妨查看对齐后的结果: $ copy-int-

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 运行getdata.sh,下载voxforge语音库 修改cmd.sh  queue.pl为run.pl. install_srilm.sh 执行该脚本 按照网址下载srilm.tgz

============================================================================ MMI + SGMM2 Training & Decoding ============================================================================ steps/align_sgmm2.sh --nj 30 --cmd run.pl --mem 4G --transform-d

Common utilities base/kaldi-common.h 几乎所有Kaldi程序都会include该头文件. 该头文件include了一些其他位于base/目录的头文件,主要提供: 错误-日志 宏 类型定义(typedefs) 数学实用程序函数(如随机数生成器) 其他#defines     util/common-utils.h 命令行参数解析 I/O函数(处理带管道的文件名) ark列表处理 列表类型 字符串转换 gmm/model-common.h GMM/SGMM的枚举,

TIMIT语音库是IT和MIT合作音素级别标注的语音库,用于自动语音识别系统的发展和评估,包括来自美式英语,8个地区方言,630个人. 每个人读10个句子,每个发音都是音素级别.词级别文本标注,16kHz,16bit. 注意:不用使用TIMIT配置作为运行Kaldi的一个通用型例子,因为它不是一个非常标准的结构. 其它的一些配置也是非常好用的. ----------------------------------------------------------------------------

转:http://blog.csdn.net/shmilyforyq/article/details/76807431 博主话:这篇博客是对kaldi官网中Feature and model-space transforms in Kaldi 的翻译,因为不是专业翻译人士,接触kaldi时间也不长,所以难免有纰漏之处,希望读者如果有更好的建议和意见,可以在下面留言,有助于更好的交流,谢谢大家 介绍 Kaldi代码目前支持许多功能和模型空间的转换和预测.特征空间变换和预测以一致的方式被工具(它们在

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

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率.后向概率了.Kaldi中用的是EM算法用于GMM时的那三个参数更新公式,并且稍有改变.  Baum-Welch算法更新参数时,因为要计算前向后向概率,很费时间,因此使用Viterbi Training作为Baum-Welch算法的近似.在Baum-Welch算法中,计算前向后向概率时,要用到所有

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.你需要修改这个脚本 # "queue.pl" uses qsub. The options to it are # options to qsub. If you have GridEngine installed, # change this to a queue you have a

以后要重点搞caldi了,虽然集群上有,但还是本地安装一下吧. 参考   Kaldi 学习手记(一):Kaldi 的编译安装   在 ubuntu 下安装 kaldi 基本步骤 两个文章基本差不多 1. 需要安装的软件包:gcc,automake,autoconf,subversion,libtool,libatlas-dev,libatlas-base-dev,gfortran 例:sudo apt-get install gcc 2. 下载最新版 kaldi,即 kaldi-trunk sv