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 ...

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. ...

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 ...

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 ...

转自：http://blog.csdn.net/inger_h/article/details/52789339 在已经训练好模型的情况下，需要针对一个新任务做在线识别应该怎么做呢？ 一种情况是，用已有的声学模型和新训练的语言模型。 语言模型可以同srilm等工具训练 ...

原文：http://tecdat.cn/?p=4130 每当你发现一个与时间对应的趋势时，你就会看到一个时间序列。研究金融市场表现和天气预报的事实上的选择，时间序列是最普遍的分析技术之一，因为它与时间有着不可分割的关系 - 我们总是有兴趣预测未来。 时间相关模型 一种直观的预测方法 ...

图像分类train.py代码总结  前两天，熟悉了图像分类的训练代码，发现，不同网络，只是在网络结构上不同。而训练部分的代码，都是由设备选择、数据转换，路径确定、数据导入、JSON文件生成、损失函数选择、优化器选择、模型带入和训练集数据和测试集数据训练固定几部分组成的。  其中的模型 ...

Common utilities base/kaldi-common.h 几乎所有Kaldi程序都会include该头文件。 该头文件include了一些其他位于base/目录的头文件，主要提供： 错误-日志 宏 类型定义（typedefs） 数学实用程序函数（如随机数生成器 ...