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. 

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

目录 1. 注意事项 2. 流程图: 3. 具体流程指令: 1. 注意事项 首先要训练好模型,用到3个文件,分别是: final.mdl(训练模型得到的模型文件) final.mat(用来特征转换) HCLG.fst(fst文件) 此外要提供待解码音频文件或路径.scp文件: wav.scp(音频路径.scp文件) 2. 流程图: st=>start: 开始 op1=>operation: compute-mfcc-feats op2=>operation: copy-feats op3

安装 http://www.openfst.org/twiki/bin/view/GRM/ThraxQuickTour http://cslu.ogi.edu/~sproatr/Courses/TextNorm/tutorial.html http://www.openfst.org/twiki/pub/GRM/ThraxDownload/thrax-1.2.7.tar.gz thrax-1.2.5以上要求openfst-1.6.6以上 thrax-1.2.4要求openfst-1.6.0以上

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

吃人家嘴短,拿人家手短,用别人的东西就不要BB了,按规矩来吧. 训练和验证的数据都在命令行以变量的形式按如下方式指定: --train-data "train.pfile,context=5,ignore-label=0:3-9,map-label=1:0/2:1,partition=1000m" --valid-data "valid.pfile,stream=False,random=True" 在第一个逗号前面的部分(如果有的话)指定了文件的名称. 全局样式通

我们来看最复杂的部分,就是Term Dictionary和Term Index文件,Term Dictionary文件的后缀名为tim,Term Index文件的后缀名是tip,格式如图所示. Term Dictionary文件首先是一个Header,接下来是PostingsHeader,这两个的格式一致,但是保存的是不同的信息.SkipInterval是跳跃表的跳的幅度,MaxSkipLevels是跳跃表的层数,SkipMinimun是应用跳跃表的最小倒排表长度,接下来就是Term的部分了.

转自: http://www.cnblogs.com/forfuture1978/p/3945755.html 好好看看吧 倒排列表信息中词典相关存储的最关键格式 占倒排列表中文件大小的多数 我们来看最复杂的部分,就是Term Dictionary和Term Index文件,Term Dictionary文件的后缀名为tim,Term Index文件的后缀名是tip,格式如图所示. Term Dictionary文件首先是一个Header,接下来是PostingsHeader,这两个的格式一致,

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

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

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 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

转:http://ftli.farbox.com/post/kaldizhong-wen-shi-bie Kaldi语音识别 1.声学建模单元的选择 1.1对声学建模单元加入位置信息 2.输入特征 3.区分性技术 4.多音字如何处理? 5.Noise Robust ASR 6.Deep Learning[DNN/CNN替换GMM] 7.在手机等资源受限设备 author:Feiteng Email:lifeiteng0422@gmail.com date:2014/08/10 Kaldi训练脚本

首先,thchs30有两种数据库,kaldi运行的数据库最好是 thchs30-openslr. 修改run.sh里面的语音库路径  thchs30=... 修改nj线程数 等于CPU的核心数 修改cmd.sh  queue.pl 改为run.pl本地机器跑 运行出现错误: lexicon.txt验证出错 里面binary file  matches 这是grep的问题,grep -v -a '<s>' | grep -v -a '</s>' | sort -u > data

本文简单地介绍了KWS的原理--为Lattice中每个词生成索引并进行搜索:介绍了如何处理OOV--替补(Proxy,词典内对OOV的替补)关键词技术:介绍了KWS的语料库格式:介绍了KWS在Kaldi中的示例训练脚本和搜索脚本.     KWS系统示例: 论文下载: http://www.clsp.jhu.edu/~guoguo/papers/icassp2013_lexicon_value.pdf 论文标题:QUANTIFYING THE VALUE OF PRONUNCIATION LEX

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

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

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