Kaldi-Timit 训练

本文主要是介绍Kaldi-Timit 训练，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Kaldi-Timit 训练

背景

• 这篇博客主要记录使用Kaldi和Timit数据集训练模型的过程以及遇到的问题及解决方法。

Timit数据介绍

• 制作方

  • Timit是几个研究机构联合收集的，文本材料由Massachusetts Institude of Technology(MIT)、Stanford Research Institude(SRI)和Texas Instruments(TI)共同完成；语音录制在TI完成，转录(包括维护和校验)在MIT完成。

• Corpus Speaker Distribution

  • Timit一共包含6300个句子，由来自美国8个主要州的630个人，每个人说10句话得到，详细情况如下表：

    州号(dr)	男性人数(#Male)	女性人数(#Female)	总人数(Total)
    dr1 (New England)	31(63%)	18(37%)	49(8%)
    dr2 (Northern)	71(70%)	31(30%)	102(16%)
    dr3 (North Midland)	79(67%)	23(23%)	102(16%)
    dr4 (South Midland)	69(69%)	31(31%)	100(16%)
    dr5 (Southern)	62(63%)	36(37%)	98(16%)
    dr6 (New Yourk City)	30(65%)	16(35%)	46(7%)
    dr7 (Western)	74(74%)	26(26%)	100(16%)
    dr8 (Army Brat)	22(67%)	11(33%)	33(5%)
    total	438(70%)	192(30%)	630(100%)

• Corpus Text Material

  • 详细情况如下表：

    句子类型(Sentence Type)	句子数量(#Sentences)	说话人数(#Speakers)	总人数(Total)	句/人(#Sentences/Speaker)
    方言(SA)	2	630	1260	2
    音素紧凑型(SX)	450	7	3150	5
    音素分散型(SI)	1890	1	1890	3
    总数(Total)	2342	-	6300	10

  • SA类型主要针对同一音素在不同方言中的发音；SX类型的目的在于尽可能的覆盖多的音素对；SI类型是从Brown Corpus中选取的，目的在于增加句子的多样性。

• Training/Test Subdivision

  • 核心测试集包含24个speaker，每个州2个男性1个女性，每个人3句SI型句子和5句SX型句子；完整测试集包含168个人，没人8句SX型句子。详细情况如下表：

    测试集类型	人数	句子/人	句子数
    核心测试集	24	8(3SI + 5SX)	192
    完整测试集	168	8(SX)	1344

• 文件类型
  .wav : SPHERS 格式语音文件
  .txt : 音频转录文本
  .wrd : 带有时间标记的转录文件
  .phn : 带有时间标记的音素转录文件
  如下图所示：
  

过程

• Timit数据准备
  
  • 注意: Timit数据集不可以免费获取，通过交钱或者加入LDC会员才可以获取数据集。以下假设已经获得Timit数据集。
• 步骤如下：
  1. 进入kaldi/egs/timit/s5, 创建data目录, 用于存放timit数据；
  2. 将timit数据复制到data目录下，复制完后的目录为data/timit/ ;
  3. 修改s5目录下run.sh里timit的路径，在s5目录下执行run.sh即可，整个过程要几个小时；
  

问题及解决方法

• 问题一：
  
  从错误信息可以知道qsub没有安装(或者不在搜索路径中)，安装qsub，重新执行

• 问题二：
  

  这种情况多半是电脑没有使用GridEngine，这是需要修改s5目录下的cmd.sh中的变量，如下图：
  

参考

• kaldi
• TIMIT
• LDC
• SPHERS
• Timit ReadMe

这篇关于Kaldi-Timit 训练的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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