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

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

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

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]$

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

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

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

Getting started, and prerequisites. rm/s5/run.sh Data preparation 如果有GridEngine, train_cmd="queue.pl -q all.q@a*.clsp.jhu.edu" decode_cmd="queue.pl -q all.q@[ah]*.clsp.jhu.edu" 如果需要在本地运行 train_cmd="run.pl" decode_cmd="ru

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

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. 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

目录 - 作用: - 用法: - 可选项及含义: - 使用实例: - 作用: Generate lattices using GMM-based model. 生成基于GMM模型的lattice词格) - 用法: Usage: gmm-latgen-faster [options] model-in (fst-in|fsts-rspecifier) features-rspecifier lattice-wspecifier [ words-wspecifier [alignments-wspe

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

摘自:http://www.aboutyun.com/thread-17078-1-1.html Segment Memory Segment不是file吗?segment memory又是什么?前面提到过,一个segment是一个完备的lucene倒排索引,而倒排索引是通过词典 (Term Dictionary)到文档列表(Postings List)的映射关系,快速做查询的. 由于词典的size会很大,全部装载到heap里不现实,因此Lucene为词典做了一层前缀索引(Term Index)

ElasticSearch优化系列四:ES的heap是如何被瓜分掉的 转自:https://www.jianshu.com/p/f41b706db6c7 以下分别解读几个我知道的内存消耗大户: Segment MemorySegment不是file吗?segment memory又是什么?前面提到过,一个segment是一个完备的lucene倒排索引,而倒排索引是通过词典(Term Dictionary)到文档列表(Postings List)的映射关系,快速做查询的.由于词典的size会很大,

Lucene实现倒排表没有使用bitmap,为了效率,lucene使用了一些策略,具体如下:1. 使用FST保存词典,FST可以实现快速的Seek,这种结构在当查询可以表达成自动机时(PrefixQuery.FuzzyQuery.RegexpQuery等)效率很高.(可以理解成自动机取交集)此种场景主要用在对Query进行rewrite的时候.2. FST可以表达出Term倒排表所在的文件偏移.3. 倒排表使用SkipList结构.从上面的讨论可知,求倒排表的交集.并集.差集需要各种SeekTo