用处 基于SVD实现模型压缩以适配低功耗平台     根据nnet3bin/nnet3-copy,nnet3-copy或nnet3-am-copy的"--edits-config"参数中,新支持了以下选项: apply-svd name=<name-pattern> bottleneck-dim=<dim> 查找所有名字与<name-pattern>匹配的组件,类型需要是AffineComponent或其子类.如果<dim>小于组件的输入

Xvector nnet Training of Xvector nnet Xvector nnet in Kaldi     Statistics Extraction Layer in Kaldi Statistics Pooling Layer in Kaldi Implementation in Kaldi Construct specific ComputationRequest for Xvector kaldi::nnet3::RunNnetComputation at nnet3

标准LSTM:             与标准LSTM相比,Kaldi的fastlstm对相同或类似的矩阵运算进行了合并.     # Component specific to 'projected' LSTM (LSTMP), contains both recurrent and non-recurrent projections     fastlstm.W_rp, fast lstm Weight recurrent projected fastlstm.W_all, fast lst

根据任务,构建ComputationRequst 编译ComputationRequst,获取NnetComputation std::shared_ptr<const NnetComputation> computation = compiler_.Compile(request); 创建计算--CreateComputation compiler.CreateComputation(opts, computation); 从输出节点开始逐步向前计算依赖关系 ComputationGraph

chainbin/nnet3-chain-train.cc int main(int argc, char *argv[]) { ... Nnet nnet; ReadKaldiObject(nnet_rxfilename, &nnet); bool ok; { fst::StdVectorFst den_fst; ReadFstKaldi(den_fst_rxfilename, &den_fst);   //NnetChainTrainer读取训练参数opts.分母词图den_fst.神

gdb nnet3-compute测试命令 $ matrix-dim 'scp: head -n 1 data/test/feats.scp|' ~/kaldi/src/bin/matrix-dim 'scp: head -n 1 data/test/feats.scp|' foo 20560 39 $ nnet3-compute --frame_subsampling-factor=3 exp/chain/tuning/tdnn_c/final.mdl 'scp: head -n 1 data

Nnet3配置中的上下文和块大小 简介 本页讨论了nnet3配置中关于解码和训练的块大小以及左右上下文的某些术语.这将有助于理解一些脚本.目前,从脚本角度来看,没有任何关于nnet3的"概述"文档,所以这是nnet3唯一的文档. 基础 如果您已阅读了"nnet3"配置的以前的文档,您会发现"nnet3"不仅支持简单的前馈DNN,还可以实现在网络内层进行时间拼接(帧拼接)的时延神经网络(TDNN)并且还用于recurrent拓扑(RNN,LSTM,

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

Nnet3配置中的上下文和块大小 简介 本页讨论了nnet3配置中关于解码和训练的块大小以及左右上下文的某些术语.这将有助于理解一些脚本.目前,从脚本角度来看,没有任何关于nnet3的"概述"文档,所以这是nnet3唯一的文档.     基础     如果您已阅读了"nnet3"配置的以前的文档,您会发现"nnet3"不仅支持简单的前馈DNN,还可以实现在网络内层进行时间拼接(帧拼接)的时延神经网络(TDNN)以及带有recurrent(循环)拓

转自:http://blog.csdn.net/xmdxcsj/article/details/54695506 overview type author CPU/GPU feature nnet1 Karel GPU单卡训练 使用pre-training,使用early stopping nnet2 Dan 支持多GPU训练,以及多CPU多线程 使用固定epoch个数,最后几个epoch参数平均 nnet3 Dan 是nnet2的扩展 支持更多的网络类型(比如RNN/LSTM) Karel’s

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-

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

nnet3/nnet-common.h 定义了Index,(n, t, x)三元组,表示第n个batch中第t帧. 并声明了关于Index或Cindex的一些读写操作.     nnet3/nnet-nnet.h 声明了NetworkNode(主要包含其类型以及索引信息) 声明了Nnet(nnet3网络类) private: //网络中的组件名列表 std::vector<std::string> component_names_; //网络中实际的组件指针列表,同一组件可能出现多次 std:

steps/nnet3/train_dnn.py --l2-regularize-factor 影响模型参数的l2正则化强度的因子.要进行l2正则化,主要方法是在配置文件中使用'l2-regularize'进行配置.l2正则化因子将乘以组件中的l2正则化值,并且可用于通过模型平均化以校正与并行化带来的影响. (float,默认值= 1) src/nnet3/nnet-utils.cc:2030 void ApplyL2Regularization(const Nnet &nnet, BaseFl

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 #

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

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)

做机器学习时遇到epoch和iteration,一开始有点迷惑.不是一个意思吗? epoch可以翻译成"回合".一个epoch内,做一次train+一次test iteration意思是迭代,因为要解的目标函数没有close-form解,所以要迭代求解,比如用梯度下降法,逐次迭代更新参数.在一次train内做多次iteration

@tags caffe 概念 一个epoch表示"大层面上的一次迭代",也就是指,(假定是训练阶段)处理完所有训练图片,叫一个epoch 但是每次训练图片可能特别多,内存/显存塞不下,那么每个epoch内,将图片分成一小堆一小堆的,每一小堆图片数量相等,每一小堆就是一个batch(批次). 因而,一个epoch内,就要处理多个batch. batch_size表示的是,每个batch内有多少张图片. 而一个epoch,一共需要分成多少个batch呢?这个batch的数目,就叫做trai