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-…

转自:http://blog.csdn.net/huchad/article/details/52092796 使用kaldi的DNN做音频分类,异常声音检测. HMM/GMM -> HMM/DNN 基本上沿用语音识别的思路,有两点注意一下即可. 1. 在训HMM/GMM时,训到monophone即可,使用monophone的HMM与alignment来训DNN 2.语言模型的准备,手动构造一个一元的简单模型即可 DNN的主要训练步骤如下: #Step 1. Pre-train DBN step…

FireCaffe Forrest N. Iandola FireCaffe: near-linear acceleration of deep neural network training on computer clusters 2016.1 Problem statements from data scientists 4 key pain points summarized by Jeff Dean from Google: 1. DNN researchers and users w…

感谢中国人民大学的胡鹤老师,人工智能课程讲的很有深度,与时俱进 由于深度神经网络(DNN)层数很多,每次训练都是逐层由后至前传递.传递项<1,梯度可能变得非常小趋于0,以此来训练网络几乎不会有什么变化,即vanishing gradients problem:或者>1梯度非常大,以此修正网络会不断震荡,无法形成一个收敛网络.因而DNN的训练中可以形成很多tricks.. 1.初始化权重 起初采用正态分布随机化初始权重,会使得原本单位的variance逐渐变得非常大.例如下图的sigmoid函数…

本博客是针对李宏毅教授在Youtube上上传的课程视频<ML Lecture 9-1:Tips for Training DNN>的学习笔记. 课程链接 Recipe of Deep Learning 训练集上效果差 换激活函数New activation function 自适应学习率Adaptive Learning Rate 训练集上效果好的基础上测试集上效果差 早停Early Stopping 正则化Regularization Dropout Recipe of Deep Learn…

steps/train_mono.sh --nj "$train_nj" --cmd "$train_cmd" data/train data/lang exp/mono || exit 1 data lang dir # 使用差分特征训练GMM模型 # 因为每一步训练的模型都会导致状态的均值发生变换,而决策树是与状态的分布相关的.也就是说,旧的决策树就不适用于新训练的模型.因此,需要重新为新模型训练新的决策树(根据特征和新的alignment). 流程: 使用特征…

目录 train_mono.sh train_deltas.sh train_lda_mllt.sh train_sat.sh train_mono.sh 单音素训练脚本: //初始化,[topo feats] -> [0.mdl tree] gmm-init-mono //生成训练图,[0.mdl text l.fst] -> [train.fst] compile-train-graph //对标签进行初始化对齐[train.fst feats 0.mdl tree] -> [1.a…

转自:https://blog.csdn.net/fendouaini/article/details/79821852 1 词向量 在NLP里,最细的粒度是词语,由词语再组成句子,段落,文章.所以处理NLP问题时,怎么合理的表示词语就成了NLP领域中最先需要解决的问题. 因为语言模型的输入词语必须是数值化的,所以必须想到一种方式将字符串形式的输入词语转变成数值型.由此,人们想到了用一个向量来表示词组.在很久以前,人们常用one-hot对词组进行编码,这种编码的特点是,对于用来表示每个词组的向量…

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:谷歌的应该是google now,微软的应该是win7和win8操作系统里的语音识别和他的SDK等等) 但是,没有一个工具箱像kaldi这样可以很好的提供支持.因为先进的技术无时无刻不在发展,这就意味着代码需要…

转:http://blog.sina.com.cn/s/blog_66f725ba0101bw8i.html 关于语音识别的声学模型训练方法已经是比较成熟的方法,一般企业或者研究机构会采用HTK工具包.Kaldi等进行训练,目前从声学模型出发,提高系统性能的主要策略主要有: 1)增加训练数据.不同的训练数据也会对模型有一定的影响,例如,数据的男女均衡性.采集数据的channel.数据的背景噪声.发音人的方言等等. 2)采用比较好的模型训练方法.以前一般采用基于EM和Baum-Welch算法的最大…