kaldi数据整理与特征提取

一、基本数据

data/train目录下

二、语言数据

data/dict目录下

utils/prepare_lang.sh：对data/dict 文件进行处理，得到data/lang ， 生成以下文件内容：

data/lang目录下

备注：发音词典应尽可能覆盖训练语料，且基于已有的音素表，可更改或扩充发音词典，以适用于不同的领域或场景。

三、kaldi中的文件存储格式

ark与scp的读写

备注：同时写ark和scp时ark需放在scp前面，scp不能单独写入。

常用数据表单：

句子音频表单：wav.scp

声学特征表单：feats.scp

谱特征归一化表单：cmvn.scp

VAD信息表单：vad.scp

说话人映射表单：utt2spk、spk2utt

标注文本表单：text

其中wav.scp、text、utt2spk需自己准备。

四、声学特征提取

常用的声学特征有FBANK、MFCC、PLP等， MFCC特征各纬度之间具有较弱的相关性，适合GMM的训练，FBANK相比MFCC保留了更原始的声学特征，多用于DNN的训练。

MFCC特征提取流程

预加重：语音中有频谱倾斜现象，即低频具有较高能量，需加重高频语音能量，是高频信息凸显出来。

    x'[t] = x[t] −ax[t −1]         

x[t]表示音频数据的第t个采样点，a通常取值（0.95， 0.99）

分帧：一般每帧帧长为20ms或25ms，假设采样率是16 kHz，帧长为25ms，则一帧有16000 * 0.025 = 400个采样点。为确保声学特征参数的平滑性，一般采用重叠取帧的方式，即相邻帧之间存在重叠部分（帧移一般为10ms）。

加窗：特征提取时，每次取出窗长为25ms的语音，进行离散傅立叶变换计算出一帧，接着步移10ms继续计算下一帧，相当于加了矩形窗。二棱角分明的矩形窗容易造成频谱泄露，可以选择使用海明窗（Hamming Window）、汉宁窗(Hanning Window)等。加窗计算方式为：

 x'[n] = w[n]x[n]

x[n]是所取窗口（窗长为N,即N个采样点）之内的第n个采样点，w[n]是对应权重，不同加窗方式权重不一样。本质上加窗计算也是卷积。

不同窗函数形状

离散傅立叶变换（DFT）:    从每一段加窗后的音频中分别提取出频域信息。DFT的一个实现方法是快速傅立叶变换（FFT），可将事件复杂度从O（）降为O()，但是需要保证窗长N是2的指数。如果原窗长为400，一般在音频信号末尾补零扩展为512。

语谱图：语音信号经过短时傅立叶变换（STFT）后得到的频谱为对称谱，取正频率轴的频谱曲线，并且将每一帧的频谱值按时间顺序拼接起来。

频谱与语谱图

梅尔刻度（Mel Scale）: 人耳对不同频率的感知程度不一样，频率越高敏感度越低，因此人耳的频域感知是非线性的，用梅尔刻度进行刻画。反映了人耳线性感知的梅尔频率Mef(f)与普通频率f之间的关系。

Mel(f) = 1127ln(1 + f/700)

梅尔滤波器组（Mel Filter Bank）: 计算方式与加窗类似，越往高频，滤波器窗口越大，窗口扩大的量级与梅尔刻度一致。滤波器的个数就是梅尔频段的总数目，通常为几十。

三角滤波器组的工作方式

FBANK特征：梅尔频谱的能量数值取对数得到FBANK特征，对数计算增强了特征的鲁棒性。用于DNN训练时，FBANK的维度就是梅尔滤波器的个数，常取20～40之间。

MFCC特征：FBANK中含有基频的谐波（相当于频谱中的毛刺），不利于整体轮廓（包络）的显现，并且各维度之间具有较高的相关性，不适宜GMM学习。MFCC的目的是消除与音素判别关系不大的谐波，保留包络信息。对FBANK特征每帧进行离散傅立叶变换（IDFT）可以将包络与谐波分开，等价于对每帧FBANK进行离散余弦变换（DCT），生成结果记为倒谱。

差分：语音是时序信号，故声学特征的帧与帧之间并不是孤立的，是连续变化的，前后的变化往往包含一些声音线索，动态特征可以显示特征随时间变化的程度，常采用一阶差分、二阶差分，一阶差分计算方式：

d[t] = (c[t+1]-c[t-1] ) /  2

c[t]表示第t帧MFCC特征，二阶差分则是一阶差分的差分。通常用来训练GMM的声学特征共39维： 12 MFCCs + Energy（13 维）+  12 ∆ MFCCs + ∆ Energy（13 维）+  12 ∆2 MFCCs + ∆2 Energy（13 维）

备注：对数计算好处包含一定程度上增加非线性，平滑数据、缩小数据范围，防止溢出、将乘变为加，计算方便、与softmax合用便于梯度计算和传递等。

CQCC特征：能实现在低频率范围具有较高的频率分辨率，在高频率范围有较高的时间分辨率，可应用于声纹识别。

总结：语谱图、FBank、MFCC和PLP都采用短时傅立叶变换（STFT），具有规律的线性分辨率，而CQCC则具有几何级的分辨率。FBANK和MFCC都采用Mel滤波器组，而PLP则利用Bark滤波器组模拟人耳听觉特性。通过不同提取方法得到的声学特征所表征的语言特点是不同的，FBank保留更多的原始特征，MFCC去相关性较好，而PLP抗噪性更强。

参考地址：https://mp.weixin.qq.com/s/wowvIK5sspVR7ogF-3keYA