Chain模型的訓練流程 鏈式模型的訓練過程是MMI的無網格的版本，從音素級解碼圖生成HMM，對其使用前向后向算法，獲得分母狀態后驗，通過類似的方式計算分子狀態后驗，但限於對應於轉錄的序列。 對於神經網絡的每個輸出索引（即對於每個pdf-id），我們計算（分子占有概率 - 分母占用概率 ...

目錄 1. gmm-init-mono 模型初始化 2. compile-train-graghs 訓練圖初始化 3. align-equal-compiled 特征文件均勻分割 4. gmm-acc-stats-ali 累積模型重估所需數據 5. ...

在Kaldi中，單音素GMM的訓練用的是Viterbi training，而不是Baum-Welch training。因此就不是用HMM Baum-Welch那幾個公式去更新參數，也就不用計算前向概率、后向概率了。Kaldi中用的是EM算法用於GMM時的那三個參數更新公式，並且稍有改變 ...

作者：zqh_zy鏈接：http://www.jianshu.com/p/c5fb943afaba來源：簡書著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權，非商業轉載請注明出處。 本文通過簡單kaldi源碼，分析DNN訓練聲學模型時神經網絡的輸入與輸出。在進行DNN訓練之前需要用 ...

轉自：http://blog.csdn.net/inger_h/article/details/52789339 在已經訓練好模型的情況下，需要針對一個新任務做在線識別應該怎么做呢？ 一種情況是，用已有的聲學模型和新訓練的語言模型。 語言模型可以同srilm等工具訓練 ...

原文：http://tecdat.cn/?p=4130 每當你發現一個與時間對應的趨勢時，你就會看到一個時間序列。研究金融市場表現和天氣預報的事實上的選擇，時間序列是最普遍的分析技術之一，因為它與時間有着不可分割的關系 - 我們總是有興趣預測未來。 時間相關模型 一種直觀的預測方法 ...

圖像分類train.py代碼總結  前兩天，熟悉了圖像分類的訓練代碼，發現，不同網絡，只是在網絡結構上不同。而訓練部分的代碼，都是由設備選擇、數據轉換，路徑確定、數據導入、JSON文件生成、損失函數選擇、優化器選擇、模型帶入和訓練集數據和測試集數據訓練固定幾部分組成的。  其中的模型 ...

Common utilities base/kaldi-common.h 幾乎所有Kaldi程序都會include該頭文件。 該頭文件include了一些其他位於base/目錄的頭文件，主要提供： 錯誤-日志 宏 類型定義（typedefs） 數學實用程序函數（如隨機數生成器 ...