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 ...
目录 . gmm init mono 模型初始化 . compile train graghs 训练图初始化 . align equal compiled 特征文件均匀分割 . gmm acc stats ali 累积模型重估所需数据 . gmm sum accs 并行数据合并 . gmm est 声音模型参数重估 . gmm boost silence 模型平滑处理 . gmm align c ...
2018-08-04 11:04 0 980 推荐指数:
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 ...
1994. 1.为什么要用三音素建模 单音素建模没有考虑协同发音效应,也就是上下文音素会对当前的中心音素 ...
目录 - 作用: - 用法: - 可选项及含义: - 使用实例: - 作用: Generate lattices using GMM-based model. 生成基于GMM模型的lattice词格) - 用法: - 可选项及含义 ...
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高斯混合模型GMM是一个非常基础并且应用很广的模型。对于它的透彻理解非常重要。网上的关于GMM的大多资料介绍都是大段公式 ...
chainbin/nnet3-chain-train.cc int main(int argc, char *argv[]) { ... Nnet ...
1. 读取预训练模型和现有模型的重合部分 reference: https://discuss.pytorch.org/t/how-to-load-part-of-pre-trained-model/1113/3 2. 如果预训练模型有Module而目前的没有 参考 ...
三音素,音素的一种,与单音素(如t, iy, n)不同,三音素表示为如t-iy+n,即由三个单音素组成,与单音素iy类似,但其考虑了上下文的关系,即,上文为t,下文为n。 三音素和单音素都是一个隐马尔科夫模型(HMM) 三音素是为了考虑上下文的信息(协同发音) 倒谱特征提取时,汉 ...