kaldi在java中运行

kaldi在java中运行

Getting started, and prerequisites.

rm/s5/run.sh

Data preparation

如果有GridEngine,

train_cmd="queue.pl -q all.q@a*.clsp.jhu.edu"

decode_cmd="queue.pl -q all.q@[ah]*.clsp.jhu.edu"

如果需要在本地运行

train_cmd="run.pl"

decode_cmd="run.pl"

创建训练集和测试集

local/rm_data_prep.sh /export/corpora5/LDC/LDC93S3A/rm_comp

生成如下：

local : Contains the dictionary for the current data.   包含当前数据的发音词典

train : The data segmented from the corpora for training purposes.  训练数据的seg标注信息

test_* : The data segmented from the corpora for testing purposes. 测试数据的seg标注信息

cd local/dict

head

head

/train和/test结构相同

head text

head spk2gender.map

head spk2utt

head utt2spk

head wav.scp

wc train/text test_feb89/text 比较训练集和测试集的词数，文件大小

下一步创建原始的语言文件

utils/prepare_lang.sh data/local/dict '!SIL' data/local/lang data/lang

这将会产生一个lang的文件夹，里面包含一个FST描述语言文件，输出文件夹(data/lang).

< (data/lang/)被会用到，它们是openfst格式的符号表，代表从一个字符串到整数

的映射，

suffix .csl (in data/lang/phones)  non-silence, and silence, phones 整数id键值对列表

< (in data/lang/) 音素符号表，处理FST的歧义符号，这些符号会被替换成 #1, #2

L.fst是编译后的lexicon FST格式。

用下面的命令可以查看L.fst的内容

fstprint --isymbols=data/ --osymbols=data/ data/lang/L.fst | head

如果没有找到fstpirnt命令，则需要将OPenFst添加到PATH环境，或者简单点执行../path.sh

下一步使用上一步创建的文件，创建一个FST描述语法

local/rm_prepare_grammar.sh，将会产生/data/lang/G.fst.

Feature extraction

Monophone training

输出文件夹：

exp/mono

nohup steps/train_mono.sh --nj 4 --cmd "$train_cmd" data/train.1k data/lang exp/mono &

tail nohup.out

data/lang/topo 立即创建，1个音素的内部状态转移topo

 音素 音素id

查看生成的模型文件0.mdl

gmm-copy --binary=false exp/mono/0.mdl - | less

mdl file 包含两个对象，1个对象TransitionModel，它包含HMM拓扑信息;1个对象包含模型类型

查看tree文件

copy-tree --binary=false exp/mono/tree - | less

单音素的tree，它没有任何的splits。

exp/mono/

copy-int-vector "ark:gunzip -c exp/mono/" ark,t:- | head -n 2

这是训练数据的维特比对其，对于每个训练文件都有1行。对齐文件里面有许多数字，都是特别大，它里面并不包含pdf的id，而是transition-id，它以音素的

topo原型，编码音素和transition，这是非常有用的，如果想查看transitions信息，则如下命令：

show-transitions data/ exp/mono/0.mdl

为了更清晰的查看对齐，可以用下面的命令

show-alignments data/ exp/mono/0.mdl "ark:gunzip -c exp/mono/ |" | less

查看训练过程；匹配log文件overall关键字行

grep Overall exp/mono/log/acc.{?,??}.{?,??}.log

当单音素训练完毕，可以进行解码测试，如下命令

utils/mkgraph.sh --mono data/lang exp/mono exp/mono/graph

which fstdeterminizestar

在图创建完后，开始解码

steps/decode.sh --config fig --nj 20 --cmd "$decode_cmd"

exp/mono/graph data/test exp/mono/decode

less exp/mono/decode/log/decode.2.log

从2.tra文件里查看真实的解码词序列，命令：

<包含了词与int的关系

utils/int2sym.pl -f 2- data/ exp/mono/decode/a

查看真实的解码词序列，然后再转换回整型：

utils/int2sym.pl -f 2- data/ exp/mono/decode/a |

utils/sym2int.pl -f 2- data/ 将符号转换成整数

tail exp/mono/decode/log/decode.2.log 查看decode.2.log结尾一些总结性信息

gmm-decode-faster

Decode features using GMM-based model.

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