HTK資料準備工具 HLStats

hlstats相對工具比較簡單，主要是從輸入的hmm列表和一系列的標籤檔案中進行統計工作，可以幫助我們分析聲學訓練的資料，也可以生成簡單的語言模型，主要是二元語言模型。這個工具的主要功能如下：

統計hmm列表中不同的音節出現的次數。

統計hmm在標籤檔案中的最小、最大以及平均時長。

計算二元語言模型。

輸出給定標籤檔案的所有被標記標籤籤列表。

一，實際例子

語音識別時的識別單元都分別對應有hmm模型，一般識別單元是音節，這是系統的最小能夠識別的單元（不是hmm中的狀態觀察輸出單元）。

新建乙個htk標籤檔案，內容如下（labels.mlf，該檔案由hled工具生成,具體生成過程見：htk資料準備工具-hled)：

#!mlf!#

"*/sample01.lab"
silwahn
wahnw
ahnwah
nwahn
wahnw
ahnwah
nsil
.

[root@localhost hlstats]# cat hmmlist nw

ah[root@localhost hlstats]#

生成二元語言模型

[root@localhost hlstats]# hlstats -b bi-model hmmlist labels.mlf 

[root@localhost hlstats]# cat bi-model 
!enter 0 2.500000e-01*4
ah 0*2 1 0*2
n 0*3 1 0
w 0 1 0*3
!exit 0 2.500000e-01*4
[root@localhost hlstats]#

[root@localhost hlstats]# hlstats -s sil sil -b bi-model hmmlist labels.mlf 

[root@localhost hlstats]# cat bi-model 
sil 0*3 1
ah 0*2 1 0
n 1.250000e-01 0*2 8.750000e-01
w 0 1 0*2
[root@localhost hlstats]#

統計hmm

[root@localhost hlstats]# hlstats -s sil sil -c 100  hmmlist labels.mlf

logical model counts:
label lcount pcount
sil 2 0
w 8 8
n 8 8
ah 8 8
[root@localhost hlstats]#

語音識別工具箱HTK 識別yes 和no

前言 這個htk真心麻煩 真的要學一學怎麼寫乙個指令碼，自動執行這麼多的步驟了 識別效果真的不咋地吧 我發現自己寫的blog 被覆蓋了 很生氣 csdn 的匯出功能不能匯出這是什麼鬼 沒有備份真是乙個巨大的錯誤！參考文獻 官方的文件 htk 基礎指南 特別鳴謝 孫大佬 6.建立hmm模型 7.對模型...

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