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 ...
参考文档:http: www.cnblogs.com welen p .html 写在前面,本文虽然对大多数脚本进行了解释,但只是初学者的理解,如果你认为读起来不知所云,建议从 kaldi 官方文档 读起,两边配合理解,可以解决很多看起来好像很难理解的东西。 官方文档地址: http: www.kaldi asr.org doc data prep.html 今天为止, rgs yesno 实例 ...
2018-04-26 17:47 0 1712 推荐指数:
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 ...
path.sh主要设定路径等 #!/bin/bash #run.pl本地脚本,确定训练与识别命令 train_cmd="utils/run.pl" decode_cmd="utils/run.pl" #确定waves_yesno目录 if [ ! -d ...
在基于GMM-HMM的传统语音识别里,比音素(phone)更小的单位是状态(state)。一般每个音素由三个状态组成,特殊的是静音(SIL)由五个状态组成。这里所说的状态就是指HMM里的隐藏的状态,而每帧数据就是指HMM里的观测值。每个状态可以用一个GMM模型表示(这个GMM模型的参数是通过训练 ...
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 ...
图片数据一般有两种情况: 1、所有图片放在一个文件夹内,另外有一个txt文件显示标签。 2、不同类别的图片放在不同的文件夹内,文件夹就是图片的类别。 针对这两种不同的情况,数据集的准备也不相同,第一种情况可以自定义一个Dataset,第二种情况直接调用 ...
稠密重建 代码整体框架: 输入:图像,位姿,稀疏点云 输出:depth,稠密点云 深度图计算(ComputeDepthMaps) 代码流程图: 数据准备: 图像映射 ...
对于数据挖掘,数据准备阶段主要就是进行特征工程。 数据和特征决定了模型预测的上限,而算法只是逼近了这个上限。 好的特征要少而精,这会使模型更简单、更精准。 一、特征构造 1.’常见提取方式 文本数据的特征提取 词袋向量的方式:统计频率 ...
准备环境 anaconda ipython PYTHONPATH 运行环境 数据 1. 获取原始数据 1682 u'1|24|M|technician|85711' u'1|Toy Story (1995 ...