随笔分类 - 从零开始学kaldi
摘要：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，
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摘要：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
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摘要：转：http://blog.csdn.net/wbgxx333/article/details/41019453 深度神经网络已经是语音识别领域最热的话题了。从2010年开始，许多关于深度神经网络的文章在这个领域发表。许多大型科技公司（谷歌和微软）开始把DNN用到他们的产品系统里。（备注：谷歌的应该
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摘要：转自： http://blog.csdn.net/wbgxx333/article/details/24932533 本文是kaldi学习联盟中@冒顿翻译的，下面是@冒顿的翻译结果，在这里感谢@冒顿的辛勤劳动，希望更多的人加入到这个翻译上来，为更多的人学习…… 因为我们翻译的文档都有url，csdn
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摘要：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
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摘要：参考文章： http://blog.csdn.net/quheDiegooo/article/details/60873999 http://blog.csdn.net/quhediegooo/article/details/61202901 在发音过程中，因为协同发音的影响，同一个音素在不同的位置
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摘要：参考文章： 《Tree-Based State Tying for High Accuracy Acoustic Modelling Basics Triphone Tying Decision Trees 》, S.J. Young, J.J. Odell, P.C. Woodland 1994.
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摘要：转自：http://blog.csdn.net/wbgxx333/article/details/38986507 本文是翻译Speech and Language Processing: An introduction to natural language processing, computa
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摘要：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
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摘要：Data preparation Audio data 自己创建数据集： 10个不同的说话人 每个人说10句话 每句话包含3个词 总共300个词，(数字0～9) Task kaldi-trunk/egs/digits创建digits_audio 文件夹，然后digits_audio,再创建train
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摘要：Getting started, and prerequisites. rm/s5/run.sh Data preparation 如果有GridEngine, 如果需要在本地运行 local : Contains the dictionary for the current data. 包含当前数
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摘要：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 再例如：再WSJ数据集 Data preparation-- the "data"
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摘要：后验概率最大，即为判别结果 HTK Hvite解码器 Sphinx解码器 TODE解码器，生硬，修改繁琐。 WFST 扩充，简单高效。 有限状态机模型被用于大词汇量连续中文语音识别系统中。 其操作思路是将传统语音识别系统中的数学模型，分别转换成有限状态机模型，再将转换后的模型进行有效地整合及优化，得
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摘要：path.sh主要设定路径等 ../../local/create_yesno_wav_scp.pl ${waves_dir} waves.test > ${test_base_name}_wav.scp ../../local/create_yesno_wav_scp.pl ${waves_dir
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