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-Welch算法更新参数时,因为要计算前向后向概率,很费时间,因此使用Viterbi Training作为Baum-Welch算法的近似.在Baum-Welch算法中,计算前向后向概率时,要用到所有…

目录 1. gmm-init-mono 模型初始化 2. compile-train-graghs 训练图初始化 3. align-equal-compiled 特征文件均匀分割 4. gmm-acc-stats-ali 累积模型重估所需数据 5. gmm-sum-accs 并行数据合并 6. gmm-est 声音模型参数重估 7. gmm-boost-silence 模型平滑处理 8. gmm-align-compiled 特征重新对齐 9. train_mono.sh 整体流程详解 转载注明…

选自:http://maotong.blog.hexun.com/6204849_d.html 苏统华 哈尔滨工业大学人工智能研究室 2006年10月30日 声明:版权所有,转载请注明作者和来源 该系统能够识别连续说出的数字串和若干组姓名.建模是针对子词(sub-word, eg. 音素),具有一定的可扩充性.当加入一个新名字时,只需修改发音词典和任务语法即可.模型为连续混合高斯输出,运用语音决策树聚类形成的绑定状态式三音素. 2. 创建单音素HMM模型 涉及创建一系列单高斯单音素HMM的过程.…

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…

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…

1 模型训练基本步骤 进入了AI领域,学习了手写字识别等几个demo后,就会发现深度学习模型训练是十分关键和有挑战性的.选定了网络结构后,深度学习训练过程基本大同小异,一般分为如下几个步骤 定义算法公式,也就是神经网络的前向算法.我们一般使用现成的网络,如inceptionV4,mobilenet等. 定义loss,选择优化器,来让loss最小 对数据进行迭代训练,使loss到达最小 在测试集或者验证集上对准确率进行评估 下面我们来看深度学习模型训练中遇到的难点及如何解决 2 模型训练难点及解决…

前言 4 月热播的韩剧<王国>,不知道大家有没有看?我一集不落地看完了.王子元子出生时,正逢宫内僵尸作乱,元子也被咬了一口,但是由于大脑神经元尚未形成,寄生虫无法控制神经元,所以医女在做了简单处理后,判断不会影响大脑.这里提到了人脑神经元,它也是 AI 神经网络的研究起源,具体展开讲讲. 人脑中总共有 860 亿个神经元,其中大脑皮层有 160 亿个神经元.大脑皮层的神经元数量决定了动物的智力水平,人的大脑皮层中神经元数量远高于其他物种,所以人类比其他物种更聪明.大象的脑子总共有 2570 亿…

0. 引子 在训练轻量化模型时,经常发生的情况就是,明明 GPU 很闲,可速度就是上不去,用了多张卡并行也没有太大改善. 如果什么优化都不做,仅仅是使用nn.DataParallel这个模块,那么实测大概只能实现一点几倍的加速(按每秒处理的总图片数计算),不管用多少张卡.因为卡越多,数据传输的开销就越大,副作用就越大. 为了提高GPU服务器的资源利用率,尝试了一些加速的手段. 基于Pytorch1.6.0版本实现,官方支持amp功能,不再需要外部apex库: 此外比较重要的库是Dali. 梳理了…

一个高精度AI模型离不开大量的优质数据集,这些数据集往往由标注结果文件和海量的图片组成.在数据量比较大的情况下,模型训练周期也会相应加长.那么有什么加快训练速度的好方法呢? 壕气的老板第一时间想到的通常是提升算力,增加资源. 如果足够有钱的话,基本不需要再继续看其他解决方案了. 但大多数情况下,面对昂贵的算力资源,我们不可能无限增加的.那在花了大价钱买到了有限资源的情况下,我们还可以通过什么方式加快模型训练,提高资源利用率呢? 本文将为大家介绍的就是 iGear 高性能缓存加速方案,我们先看一张…

一.为什么使用YOLOv5 二.软件工具 2.1 Anaconda https://www.anaconda.com/products/individual 2.2 PyCharm https://www.jetbrains.com/zh-cn/pycharm/download/ 2.3 LabelImg https://github.com/tzutalin/labelImg 三.图片标注 为了训练自己的数据集,需要将自己的图片及要识别的物体进行标注,俗称"打标签",本文使用Labe…