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…

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…

这是学习时的笔记,包含相关资料链接,有的当时没有细看,记录下来在需要的时候回顾. 有些较混乱的部分,后续会再更新. 欢迎感兴趣的小伙伴一起讨论,跪求大神指点~ VAD(ffnn神经网络)-Alex tags:voice Documentation(README)中说现在的NN VAD方法比GMM方法效果好的多. Material Paper [ ] [神经网络在语音信号检测中的研究](http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperuri%3A%28b54de14b7f2f1…

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…

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-…

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…

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…

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 : Ubuntu18.04_x64 gcc版本 :7.4.0 简介 Kaldi诞生于2009年的JohnsHopkins University,刚开始项目重点是子空间高斯模型(SGMM)建模和词汇学习抽样调查,代码也是基于HTK进行的开发,现在也是C++作为主要语言.但是随着更多参与者的加入,特别是对深度神经网络(DNN)的支持,让Kaldi的发展超过了其他几个著名开源项目.更重要的是Kaldi的维护和更新非常及时,基本上每天都有新的进展报告,而且在跟进学术研究的新算法方面也更加快速.…

一.简介 Kaldi是使用C++编写的语音识别工具包,Apache License v2.0许可.主要供语音识别研究人员使用.Kaldi的目标和范围与HTK类似.目标是拥有易于修改和扩展的现代而灵活的代码.主要功能包括: 1.与有限状态传感器FST的代码进行集成,根据OpenFst工具箱[作为库]进行编译. 2.广泛的线性代数支持,包括一个包装标准BLAS和LAPACK例程的矩阵库. 3.可扩展的设计,以方便使用为目的提供算法. 二.安装Kaidi 1.下载 在Linux你要安装的目录下执行:g…