triphone训练

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决策树部分

1. acc-tree-stats

2. cluster-phones

3. compile-question

4. build-tree

训练部分

1. gmm-init-model

2. gmm-mixup

3. convert-ali

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决策树部分

1. acc-tree-stats

Usage:  acc-tree-stats [options]    

输入：模型，特征，对齐序列
输出：决策树的统计量

首先读入Transition Model，从 contex_indep.csl中读取要训练的所有三音素， 保存在 AccumulateTreeStatsInfo 对象的ci_phones中。然后对于每帧语音特征和与其相应的对齐序列，进行统计量的计算。调用以下函数：

 AccumulateTreeStats(trans_model,
                     acc_tree_stats_info,
                     alignment,
                     mat,
                     &tree_stats);

该函数累计统计量，保存在BuildTreeStatsType中。
BuildTreeStatsType也就是 vector <EventType, GaussClusterable*> stats
EventTpye也是一个vector，里面存的是一个pair<EventKeyType, EventValueType>, EventKeyType是一个int，表示三音素位置（0，1，2）或者HMM的state（-1），EventKeyValue也是int，表示三音素的phone-ID或者对应HMM（-1）的state-id（通常为0，1，2 ）。
例如： EventType e = { (-1, 1), (0, 10), (1, 11), (2,12) }中，表示三音素为（10，11，12）中第一个HMM state。
对于每帧语音，由其对齐序列可以得知transition-id，也就知道了对应哪个phone。因此我们可以统计phone出现的次数以及该条特征的均值方差等统计量存放在GaussClusterable的结构体中。因此，对所有的特征数据、对齐数据执行这个函数后，我们得到了所有的EventType和每个EventType对应的统计量，我们之后用它来进行决策树，问题集的构建。 

2. cluster-phones

Usage:  cluster-phones [options]   

输入：决策树统计量，音素集 
输出：问题的文本表示

该命令的核心函数如下，根据统计量stats，问题集phones，输出问题集phone_sets_out。pdf-class-list和P表示用于过滤的phone或者state。

AutomaticallyObtainQuestions(stats,
                             phone_sets,
                             pdf_class_list,
                             P,
                             &phone_sets_out);

pdf-class-list = 1表示只用中间状态的统计量，其他都抛弃。

  BuildTreeStatsType retained_stats;
  FilterStatsByKey(stats, kPdfClass, all_pdf_classes,
                   true,  // retain only the listed positions
                   &retained_stats); 

P = 1表示中间音素，我们累加某一固定中间音素的所有三音素的统计量 
得到split_stats

std::vector split_stats;  // split by phone.
SplitStatsByKey(retained_stats, P, &split_stats);

依照sets.int 音素集文件将每行共享的统计量累加，再调用TreeCluster用Kmeans算法依照统计量对所有三音素进行聚类。

  TreeCluster(summed_stats_per_set,
              summed_stats_per_set.size(),  // max-#clust is all of the points.
              NULL,  // don't need the clusters out.
              &assignments,
              &clust_assignments,
              &num_leaves,
              topts);

最后如下用ObtainSetsOfPhones输出树中每个节点所含的phones。这里包含叶子节点和它的parent（非叶子节点），因此同一个phone可能在多个节点（多个问题）出现。注意kaldi里一个问题就是一个phone set。

  ObtainSetsOfPhones(phone_sets,
                     assignments,
                     clust_assignments,
                     num_leaves,
                     questions_out);

3. compile-question

Usage:  compile-questions [options]   

输入：拓扑结构topo，question.txt
输出：question.qst

分为两个部分，音素位置相关的问题 和 HMM状态位置的问题。

当key为0，1，2时，问题是基于音素位置的问题，即对三音素中的每个音素分别问问题.

kaldi里用Questions 和 QuestionsForKey 这两个类来表示。Questions里面为音素位置和QuestionsForKey，QuestionsForKey为问题即一些音素集，初始化均为question.txt。

当key为-1时，问题是基于HMM的某个状态的，这和HMM的状态数目有关，通常为三个，得到的问题集为[[0],[0,1]], 如果为5个，则为[[0],[0,1],[0,1,2], [0,1,2,3]].

4. build-tree

Usage:  build-tree [options]     

输入：关于tree的统计量，root文件，问题集，topo文件

输出：决策树tree

主要调用如下函数

   to_pdf = BuildTree(qo,
                       phone_sets,
                       phone2num_pdf_classes,
                       is_shared_root,
                       is_split_root,
                       stats,
                       thresh,
                       max_leaves,
                       cluster_thresh,
                       P);

qo是问题集，phone_set是由roots文件得到，roots文件里说明了是否要share相同决策树根结点和是否需要进一步进行划分的的phone。

该函数由roots文件中的所有音素集首先用GetStubMap()递归构初始的决策树，总的来说GetStubMap()对每一个音素集创建一个初始的叶子结点，一个音素集就是roots.int中的一行中的音素的集合，每个节点其实都是一个小决策树的树根，之后会进一步由这个叶子节点划分。

EventMap *tree_split = SplitDecisionTree(*tree_stub,
filtered_stats, q_opts, thresh, max_leaves,&num_leaves，&impr, &smallest_split);

首先对于EvenType的每一个key（-1，0，1，2），在该key对应的问题集中（由q_opts给出每个key的问题集）找到一个问题，使得对叶子结点划分后获得的似然提升最大。

 

训练部分

前面已经提到了如何对三音素聚类，构建决策树，接下来进行对三音素中各个GMM进行训练。三音素训练部分和单音素大致相同，都是运用EM算法进行参数的更新，具体部分可以看单音素训练部分。同样也是用gmm-align-compiled，gmm-acc-stats-ali，gmm-est这三个进行参数更新，重新对齐等。本文因此主要介绍与单音素训练不同的初始化部分。 

1. gmm-init-model

Usage: gmm-init-model [options]     [ ]

输入：决策树，决策树统计量，topo文件
输出：三音素的模型

读取决策树的统计量计算mean，mean_invvar，gconst等建立声学模型am-gmm，运用该函数InitAmGmm()。用tree和topo初始化TransitionModel trans_model。将transition model和am-gmm 共同输入到1.mdl中作为初始化的三音素模型, 并用GetOccs()将每个pdf的occupancy输出为1.occ

2. gmm-mixup

Usage:  gmm-mixup [options]   

输入：三音素模型，每个pdf所占的分量
输出：新的模型

这一步用MergeByCount()或者SplitByCount(), 分裂或者合并单高斯直到和指定的高斯数目一样，最后输出新的模型。其中用到的算法和单音素训练中gmm-est里提到的一样，这里不再详述。

3. convert-ali

Usage:  convert-ali  [options]     

输入：训练好的单音素模型，三音素模型，tree，单音素的对齐序列
输出：三音素的对齐序列

之前由单音素GMM我们得到训练数据的对齐文件，但是单音素GMM中的模型和三音素GMM中模型不同，两者的每个数据成员都不一样，所以要把用单音素表示的对齐转换成三音素表示的对齐。

根据每个单音素对齐序列中transition-id 我们可以直到表示单音素模型中哪个phone的哪个状态，因为虽然变成三音素了，中心位置phone和第几个状态没有变，根据决策树直接换成三音素模型中transition-id，输出新的对齐序列即可。

最后由convert-ali得到三音素中心的对齐后，后面的GMM参数更新就和单音素GMM一样，采用EM算法。