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Kaldi 说话人识别之aishell V1 模型（一）

一、数据准备

1、首先在根目录下建立路径：/export/a05/xna/data然后下载数据集。这里下载数据集要在run.sh前面加sudo命令，这是路径的缘故。下载数据集用到的脚本是local/download_and_untar.sh 需要下载两个数据文件：data_aishell 和 resource_aishell.
2、数据准备阶段运行脚本：local/aishell_data_prep.sh 运行脚本后会产生 以下文件：

  • spk2utt: 这里存放的是测试集好训练集中每个样例名称及其它下面的语音文件名称。这个文件在test下面则说明是test集的相关信息，如果在train 文件下则说明是train集的相关信息。文件内容如下所示（只展示部分样例）：

S0764 BAC009S0764W0121 BAC009S0764W0122 BAC009S0764W0123 BAC009S0764W0124 BAC009S0764W0125 BAC009S0764W0126 BAC009S0764W0127 BAC009S0764W0128 BAC009S0764W0129 BAC009S0764W0130 BAC009S0764W0131 BAC009S0764W0132 BAC009S0764W0133 BAC009S0764W0134 BAC009S0764W0135 BAC009S0764W0136 BAC009S0764W0137 BAC009S0764W0138 BAC009S0764W0139 BAC009S0764W0140 BAC009S0764W0141 BAC009S0764W0142 BAC009S0764W0143 BAC009S0764W0144 BAC009S0764W0145 BAC009S0764W0146 BAC009S0764W0147 BAC009S0764W0148 BAC009S0764W0149 BAC009S0764W0150 BAC009S0764W0151 BAC009S0764W0152 BAC009S0764W0153 BAC009S0764W0154
S0765 BAC009S0765W0121 BAC009S0765W0122 BAC009S0765W0123 BAC009S0765W0124 BAC009S0765W0125 BAC009S0765W0126 BAC009S0765W0127 BAC009S0765W0128 BAC009S0765W0129 BAC009S0765W0130 BAC009S0765W0131 BAC009S0765W0132 BAC009S0765W0133 BAC009S0765W0134 BAC009S0765W0135 BAC009S0765W0136 BAC009S0765W0137 BAC009S0765W0138 BAC009S0765W0139 BAC009S0765W0140 BAC009S0765W0141 BAC009S0765W0142 BAC009S0765W0143 BAC009S0765W0144 BAC009S0765W0145 BAC009S0765W0146 BAC009S0765W0147 BAC009S0765W0148 BAC009S0765W0149 BAC009S0765W0150 BAC009S0765W0151 BAC009S0765W0152 BAC009S0765W0153 BAC009S0765W0154

  • text :这里存放的是训练集和测试集中语音文本的信息，第一列是语音文件名，第二列是语音文件所对应的说话的内容，如下所示（只展示部分信息）：

    BAC009S0764W0121 甚至 出现 交易 几乎 停滞 的 情况
    BAC009S0764W0122 一二 线 城市 虽然 也 处于 调整 中
    BAC009S0764W0123 但 因为 聚集 了 过多 公共 资源
    BAC009S0764W0124 为了 规避 三四 线 城市 明显 过剩 的 市场 风险
    BAC009S0764W0125 标杆 房企 必然 调整 市场 战略
    BAC009S0764W0126 因此 土地 储备 至关 重要
    BAC009S0764W0127 中原 地产 首席 分析 师 张大 伟 说
    BAC009S0764W0128 一 线 城市 土地 供应 量 减少

  • transcripts.txt 这个文件是text文件的副本 。内容跟text文件的内容格式一样

  • utt.list 这个文件是测试集和训练集中所有语音文件的名称

    BAC009S0764W0121
    BAC009S0764W0122
    BAC009S0764W0123
    BAC009S0764W0124
    BAC009S0764W0125
    BAC009S0764W0126
    BAC009S0764W0127
    BAC009S0764W0128
    BAC009S0764W0129
    BAC009S0764W0130
    BAC009S0764W0131
    BAC009S0764W0132
    BAC009S0764W0133
    BAC009S0764W0134
    BAC009S0764W0135
    BAC009S0764W0136
    BAC009S0764W0137
    BAC009S0764W0138
    BAC009S0764W0139

  • utt2spk_all 这里放的是语音文件的详细信息。第一列是语音文件名称，第二列是语音文件类别，即说话人名称

BAC009S0764W0121 S0764
BAC009S0764W0122 S0764
BAC009S0764W0123 S0764
BAC009S0764W0124 S0764
BAC009S0764W0125 S0764
BAC009S0764W0126 S0764
BAC009S0764W0127 S0764
BAC009S0764W0128 S0764
BAC009S0764W0129 S0764
BAC009S0764W0130 S0764
BAC009S0764W0131 S0764
BAC009S0764W0132 S0764
BAC009S0764W0133 S0764
BAC009S0764W0134 S0764
BAC009S0764W0135 S0764
BAC009S0764W0136 S0764
BAC009S0764W0137 S0764
BAC009S0764W0138 S0764
BAC009S0764W0139 S0764
BAC009S0764W0140 S0764

  • wav.flist 这个文件中放的是语音文件的详细地址和语音文件

    /export/a05/xna/data/data_aishell/wav/test/S0766/BAC009S0766W0360.wav
    /export/a05/xna/data/data_aishell/wav/test/S0766/BAC009S0766W0448.wav
    /export/a05/xna/data/data_aishell/wav/test/S0766/BAC009S0766W0324.wav
    /export/a05/xna/data/data_aishell/wav/test/S0766/BAC009S0766W0133.wav
    /export/a05/xna/data/data_aishell/wav/test/S0766/BAC009S0766W0287.wav
    /export/a05/xna/data/data_aishell/wav/test/S0766/BAC009S0766W0482.wav
    /export/a05/xna/data/data_aishell/wav/test/S0766/BAC009S0766W0456.wav
    /export/a05/xna/data/data_aishell/wav/test/S0766/BAC009S0766W0214.wav
    /export/a05/xna/data/data_aishell/wav/test/S0766/BAC009S0766W0376.wav
    /export/a05/xna/data/data_aishell/wav/test/S0766/BAC009S0766W0157.wav
    /export/a05/xna/data/data_aishell/wav/test/S0766/BAC009S0766W0194.wav
    /export/a05/xna/data/data_aishell/wav/test/S0766/BAC009S0766W0484.wav
    /export/a05/xna/data/data_aishell/wav/test/S0766/BAC009S0766W0490.wav
    /export/a05/xna/data/data_aishell/wav/test/S0766/BAC009S0766W0251.wav
    /export/a05/xna/data/data_aishell/wav/test/S0766/BAC009S0766W0366.wav
    /export/a05/xna/data/data_aishell/wav/test/S0766/BAC009S0766W0210.wav
    /export/a05/xna/data/data_aishell/wav/test/S0766/BAC009S0766W0263.wav

  • wav.scp

BAC009S0764W0121 /export/a05/xna/data/data_aishell/wav/test/S0766/BAC009S0766W0360.wav
BAC009S0764W0122 /export/a05/xna/data/data_aishell/wav/test/S0766/BAC009S0766W0448.wav
BAC009S0764W0123 /export/a05/xna/data/data_aishell/wav/test/S0766/BAC009S0766W0324.wav
BAC009S0764W0124 /export/a05/xna/data/data_aishell/wav/test/S0766/BAC009S0766W0133.wav
BAC009S0764W0125 /export/a05/xna/data/data_aishell/wav/test/S0766/BAC009S0766W0287.wav
BAC009S0764W0126 /export/a05/xna/data/data_aishell/wav/test/S0766/BAC009S0766W0482.wav
BAC009S0764W0127 /export/a05/xna/data/data_aishell/wav/test/S0766/BAC009S0766W0456.wav
BAC009S0764W0128 /export/a05/xna/data/data_aishell/wav/test/S0766/BAC009S0766W0214.wav
BAC009S0764W0129 /export/a05/xna/data/data_aishell/wav/test/S0766/BAC009S0766W0376.wav
BAC009S0764W0130 /export/a05/xna/data/data_aishell/wav/test/S0766/BAC009S0766W0157.wav
BAC009S0764W0131 /export/a05/xna/data/data_aishell/wav/test/S0766/BAC009S0766W0194.wav
BAC009S0764W0132 /export/a05/xna/data/data_aishell/wav/test/S0766/BAC009S0766W0484.wav
BAC009S0764W0133 /export/a05/xna/data/data_aishell/wav/test/S0766/BAC009S0766W0490.wav

二、特征提取

1、特征提取用到的脚本是：step/make_mfcc.sh 在文件夹exp中会产生make_mfcc文件夹。在make_mfcc文件夹下会有test 和 train 文件夹，里面放的是特征提取的日志。正真对的提取的特征在kaldi-master/egs/aishell/v1/mfcc 中。下面将提取到的特征可视化：

~/kaldi-master/src/featbin/copy-feats ark:/home/gwp/kaldi-master/egs/aishell/v1/mfcc/raw_mfcc_train.2.ark ark,t:- |head

运行结果：

BAC009S0036W0279 [
12.55563 -21.31167 11.26867 6.343046 15.55155 4.494844 20.27812 17.99247 18.88603 11.74063 1.810493 -4.666584 -0.2448959 -1.099169 1.787078 8.768214 -0.5345917 0.7129593 -1.881903 -0.184864
11.32757 -20.03719 16.31762 6.122036 2.568633 0.9016883 4.645835 9.24137 4.62358 7.516443 11.05698 7.462651 1.606389 2.067619 7.471634 4.220415 -7.865553 -4.594973 -2.89533 2.004371
11.91236 -24.09615 11.07287 10.10023 11.98197 8.601308 12.80181 20.9095 9.971997 -3.990842 -9.981028 -4.873005 12.09514 -0.05607986 -13.64925 2.12143 9.522418 10.41734 1.833998 2.004371
13.08194 -23.40003 8.919159 8.774164 14.95662 18.35416 18.23913 16.04778 5.812117 -8.620422 -6.109185 -6.524362 4.739332 7.88231 4.0609 10.8672 7.427207 4.352102 0.8205705 0.7026639
12.14628 -22.70391 9.506536 7.448099 19.12113 25.02716 16.8798 -1.454416 -6.327747 1.68997 9.730171 3.383781 3.17286 5.459522 3.68193 5.619738 -4.90952 1.926007 5.549899 6.6653
11.91236 -19.61236 13.08912 7.890121 11.98197 16.81424 3.966171 13.13075 9.377729 3.729235 7.266272 22.1378 17.13299 0.987011 -1.784221 -2.556049 0.3034925 -2.488651 0.4827612 0.9393382
12.84803 -17.27582 15.67192 10.76326 8.27466 12.19446 -10.80211 11.18606 13.53761 4.166221 9.202192 15.51031 1.463983 4.974965 8.608545 2.471261 4.074871 -1.730374 -1.206284 4.040326
12.20475 -22.00779 10.87708 8.332142 17.93127 11.16785 8.044158 17.99247 18.29176 18.80422 15.70079 9.829611 -8.219662 -8.25178 4.43987 8.768214 -0.1155496 -3.246927 -2.89533 -1.427403
11.7954 -22.00779 8.13599 7.448099 16.14648 11.68116 6.005165 17.02012 22.45164 9.555708 8.49822 6.042475 1.606389 -2.589295 -4.964538 1.071938 1.141577 2.896445 -8.269815 -1.604908

2、特征提取结束后还要运行脚本sid/compute_vad_decision.sh 进行数据预处理，进行VAD检测。VAD是语音激活检测算法，用于判断什么时候有语音输出，什么时候是静音状态。
3、如果在此数据出现异常重复等都可以运行脚本utils/fix_data_dir.sh 进行处理。

utils/fix_data_dir.sh data/所有data下的文件都可以进行处理。

到此为止数据和特征已经准备就绪，接下来就是训练模型。模型的训练请看Kaldi 说话人识别之aishell V1 模型（二）

注意：在运行run.sh脚本后会产生相应的文件夹，当你第二次运行run.sh 时会有下面的错误：

utils/validate_data_dir.sh: error: in data/train, vad.scp and
utt2spk do not have identical utterance-id list
这个问题的处理方法就是将运行产生的所有文件夹删除后再次运行即可。删除的文件夹有：data exp mfcc

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    无聊之中，翻了一下日志，发现上一篇经历是很久以前的事了，悔过~~ 　　断断续续离开了学校快一年了，习惯了那里一天天的幼稚、成长的环境，到这里有点与世隔绝的感觉。不过还好，那是刚到这里时的想法，现在感觉在这挺好，不管怎么样，最要感谢的还是老师能给这么好的一次催化成长的机会，在这里确实看到了好多好多能想到或想不到的东西。 　　都说在外面和学校相比最明显的差距就是与人相处比较困难，因为在外面每个人都
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    检测是否安装了FTP [root@localhost ~]# rpm -q vsftpd 如果未安装：package vsftpd is not installed  安装了则显示：vsftpd-2.0.5-28.el5累死的版本信息   安装FTP 运行yum install vsftpd命令，如[root@localhost ~]# yum install vsf
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    注：本文所有代码都使用的mongo-java-driver实现。   在MongoDB中，一个集合（collection）在概念上就类似我们SQL数据库中的表（Table），这个集合包含了一系列文档（document）。一个DBObject对象表示我们想添加到集合（collection）中的一个文档（document），MongoDB会自动为我们创建的每个文档添加一个id，这个id在
  • JSONObject以及json串 bijian1013 jsonJSONObject
    一.JAR包简介     要使程序可以运行必须引入JSON-lib包，JSON-lib包同时依赖于以下的JAR包：     1.commons-lang-2.0.jar     2.commons-beanutils-1.7.0.jar     3.commons-collections-3.1.jar &n
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    为了说明问题，看个简单的代码，   import org.apache.zookeeper.*; import java.io.IOException; import java.util.concurrent.CountDownLatch; import java.util.concurrent.ThreadLocal
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    Traits are a fundamental unit of code reuse in Scala. A trait encapsulates method and field definitions, which can then be reused by mixing them into classes. Unlike class inheritance, in which each c
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    版本：WebLogic Server 10.3 说明：%DOMAIN_HOME%：指WebLogic Server 域(Domain）目录 例如我的做测试的域的根目录 DOMAIN_HOME=D:/Weblogic/Middleware/user_projects/domains/base_domain 1.为了保证操作安全，备份%DOMAIN_HOME%/security/Defa
  • 求第n个斐波那契数 BrokenDreams
            今天看到群友发的一个问题：写一个小程序打印第n个斐波那契数。         自己试了下，搞了好久。。。基础要加强了。           &nbs
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    MatConvNet为vlFeat作者写的matlab下的卷积神经网络工具包，可以使用GPU。 主页： http://www.vlfeat.org/matconvnet/ 教程： http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/practicals/cnn/index.html 注意：需要下载新版的MatConvNet替换掉教程中工具包中的matconvnet： http
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    http://crazyjvm.iteye.com/blog/1693757 文中提到相关超时问题，但是又出现了一个问题，我把min和max都设置成了180000，但是仍然出现了以下的异常信息： Client session timed out, have not heard from server in 154339ms for sessionid 0x13a3f7732340003
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    CGridView显示一个数据项的列表中的一个表。 表中的每一行代表一个数据项的数据,和一个列通常代表一个属性的物品(一些列可能对应于复杂的表达式的属性或静态文本)。　　CGridView既支持排序和分页的数据项。排序和分页可以在AJAX模式或正常的页面请求。使用CGridView的一个好处是,当用户浏览器禁用JavaScript,排序和分页自动退化普通页面请求和仍然正常运行。 实例代码如下：
  • Maven项目打包成可执行Jar文件 dyy_gusi assembly
    Maven项目打包成可执行Jar文件 在使用Maven完成项目以后，如果是需要打包成可执行的Jar文件，我们通过eclipse的导出很麻烦，还得指定入口文件的位置，还得说明依赖的jar包，既然都使用Maven了，很重要的一个目的就是让这些繁琐的操作简单。我们可以通过插件完成这项工作，使用assembly插件。具体使用方式如下： 1、在项目中加入插件的依赖： <plugin>
  • php常见错误 geeksun PHP
    1.  kevent() reported that connect() failed (61: Connection refused) while connecting to upstream, client: 127.0.0.1, server: localhost, request: "GET / HTTP/1.1", upstream: "fastc
  • 修改linux的用户名 hongtoushizi linuxchange password
    Change Linux Username 更改Linux用户名，需要修改4个系统的文件： /etc/passwd /etc/shadow /etc/group /etc/gshadow 古老/传统的方法是使用vi去直接修改，但是这有安全隐患（具体可自己搜一下），所以后来改成使用这些命令去代替： vipw vipw -s vigr vigr -s   具体的操作顺
  • 第五章 常用Lua开发库1-redis、mysql、http客户端 jinnianshilongnian nginxlua
    对于开发来说需要有好的生态开发库来辅助我们快速开发，而Lua中也有大多数我们需要的第三方开发库如Redis、Memcached、Mysql、Http客户端、JSON、模板引擎等。 一些常见的Lua库可以在github上搜索，https://github.com/search?utf8=%E2%9C%93&q=lua+resty。   Redis客户端 lua-resty-r
  • zkClient 监控机制实现 liyonghui160com zkClient 监控机制实现
             直接使用zk的api实现业务功能比较繁琐。因为要处理session loss，session expire等异常，在发生这些异常后进行重连。又因为ZK的watcher是一次性的，如果要基于wather实现发布/订阅模式，还要自己包装一下，将一次性订阅包装成持久订阅。另外如果要使用抽象级别更高的功能，比如分布式锁，leader选举
  • 在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句 pda158 mysql
    在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句： 　　方法一：SELECT table_name, column_name from information_schema.columns WHERE column_name LIKE 'Name'; 　　方法二：SELECT column_name from information_schema.colum
  • 程序员对英语的依赖 Smile.zeng 英语程序猿
    1、程序员最基本的技能，至少要能写得出代码，当我们还在为建立类的时候思考用什么单词发牢骚的时候，英语与别人的差距就直接表现出来咯。 2、程序员最起码能认识开发工具里的英语单词，不然怎么知道使用这些开发工具。 3、进阶一点，就是能读懂别人的代码，有利于我们学习人家的思路和技术。 4、写的程序至少能有一定的可读性，至少要人别人能懂吧... 以上一些问题，充分说明了英语对程序猿的重要性。骚年
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        时间过得真快啊，转眼就到了Oracle学习笔记的最后个章节了，通过前面七章的学习大家应该对Oracle编程有了一定了了解了吧，这东东如果一段时间不用很快就会忘记了，所以我会把自己学习过的东西做好详细的笔记，用到的时候可以随时查找，马上上手！希望这些笔记能对大家有些帮助！     这是第八章的学习笔记，学习完第七章的子程序和包之后
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