音素提取是語音識別中的一塊重要內容。
g2p（grapheme-to-phoneme），英文意思是字素到音素，使用迴圈神經網路(recurrent neural network,rnn) 和lstm( long short-termmemory units)，來實現從英文單詞到音素的轉化。lstm序列到序列模型(lstm sequence-to-sequencemodel)已經被成功地應用到許多專案中，這些應用包括機器翻譯，字素轉因素等等。
github上的g2p是基於google開源深度學習系統tensorflow實現的，所以在執行之前要先安裝tensorflow。
一、tensorflow安裝
安裝tensorflow的方法有很多種，可以用pip、virtualenv、anaconda、docker以及從源**安裝。這裡選擇 virtualenv，因為使用 virtualenv可以將tensorflow所需要的各種依賴安裝到指定的資料夾中，而不改變系統中原有的各種庫的版本。
使用 virtualenv安裝分為一下幾步：
1、安裝pip 和 virtualenv:
$ sudo apt-get installpython-pip python-dev python-virtualenv
2、設定virtualenv工作的資料夾為~/tensorflow：
$ virtualenv--system-site-packages ~/tensorflow
3、啟用工作環境，然後使用pip將tensorflow安裝在~/tensorflow中：
$source ~/tensorflow/bin/activate
(tensorflow)$ #
命令列變成了這樣 #
使用pip安裝,
這裡安裝只使用
cpu的版本
此時出現了問題：
oserror:[errno 2] 沒有那個檔案或目錄:'/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/setuptools-18.1-py2.7.egg'
解決方法，解除安裝已經有的setuptools：
pip uninstall setuptools
再安裝一下，成功：
(tensorflow)$pip install --upgrade
安裝tensorflow之後，又出現問題：
importtensorflow 後，出現段錯誤segment fault
解決方法：
（1）解除安裝一些python庫：
sudo pip uninstall six wheel numpy scipysckit-image scikit-learn protobuf
（2）重新安裝：
(tensorflow)$pip install --upgrade
（3）成功：
>>>import tensorflow
>>>
二、下面是g2p的執行方式：
2、執行g2p最簡單的方式是使用命令列進行互動的方式：
$: pythong2p.py --interactive --model ~/work/g2p-seq2seq-cmudict
測試：
4、訓練g2p模型
訓練g2p模型需要乙個人工標註的字典：
然後根據這個字典就可以訓練模型了，用法如下：
$:python g2p.py --train train_dictionary.dic --model model_folder_path
訓練模型的語句中，還有一些引數可供選擇：
--max_steps：訓練迭代的次數(預設情況下 maxsteps=0，此時模型會不停的迭代， 直到訓練效果不能再好為止)。
--size：神經網路的節點數目（預設情況下 size=64），在實驗中發現，size=512 會擁有更好的結果，但是size=512時訓練時間會變長。
--num_layers:神經網路的層數（預設情況下num_layers=2），如果訓練集很小 的話，可以設定num_layers=1, 當num_layers=3時會得到更好的結果
python ~/work/g2p-seq2seq-master/g2p_seq2seq/g2p.py--train cmudict.dic.train --test cmudict.dic.test --num_layers 2 --size 512 --model~/work/model1 --max_steps 0
同時還可以檢視乙個模型的識別準確率，用法如下：
$:pythong2p.py --evaluate test_dictionary.dic --model model_folder_path
同其中test_dictionary.dic
最後不得不說，在沒有大規模語料的情況下，準確率還是相當的低。。
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