vimdiff是一个方便的文本类型的比较工具。命令如下:
$vimdiff file1 file2
默认是窗口被切分成左右2个小窗口,不同之处会高亮显示,可以采用快捷键 ]c 调到下一个不同处,[c调到上一个不同处。
我通常采用这个工具比较代码和合并代码,可以配置git采用vimdiff比较合并代码
$git config –global diff.tool vimdiff
$git config –g… 更多... “vimdiff常见操作”
IT夜班车
vimdiff是一个方便的文本类型的比较工具。命令如下:
$vimdiff file1 file2
默认是窗口被切分成左右2个小窗口,不同之处会高亮显示,可以采用快捷键 ]c 调到下一个不同处,[c调到上一个不同处。
我通常采用这个工具比较代码和合并代码,可以配置git采用vimdiff比较合并代码
$git config –global diff.tool vimdiff
$git config –g… 更多... “vimdiff常见操作”
kaldi官方提供了所有工具的说明
https://www.kaldi-asr.org/doc/tools.html
这里只是列出查看文件的工具.
Data from kaldiOfficial Documents。
Reproduced indicate the source.
copy-feats Can be used to change the format of feature data, it is possib… 更多... “kaldi查看文件的工具”
You can define the way of git output in terms of color, by edit ~/.gitconfig. Here is an example,
1 [user]
2 name = xxx
3 email = xxx@yyy.com
4
5 [color]
6 diff = auto
7 status = auto
8 branch = auto
9 interactive = auto
10 ui = true
11 pager = true
12
使用MAP adaptation对UBM的高斯进行线性插值,获得speaker相关的GMM… 更多... “声学特征 ivector及其kaldi实现”
egs下的样例 数据源,功能 用到的相关工具
aidatatang_200zh/s5 数据堂200h中文开源数据,用于语音识别 LM+MFCC+Mono+Triphone(tri1:deltas;tri2:delta+delta-delta;tri3a:lda+mllt)+fMLLR+SAT+TDNN
aishell/v1 openslr33数据 ,声纹识别 MFCC+UBM+PLD… 更多... “Kaldi的egs下通用样例解释”
utils/subset_data_dir.sh
分割数据,用于建立初始小模型,而后一步一步扩充
steps/train_mono.sh
单音素模型训练
steps/align.sh, steps/align_si.sh, steps/align_fmllr.sh
强制对齐
steps/train_sat.sh
说话人自适应,一般之后跟fmllr,第一个sat前用si或者fmllr,s… 更多... “Kaldi中每个脚本的简单解释”
LM:语言模型
MFCC:Mel频谱特征
PLP: Perceptual Linear Prediction, PLP特征
fBank: fBank特征
CMVN:
Cepstral Mean and Variance Normalization
倒谱均值方差归一化
Mono:Mono phone,单音素模型训练
Triphone:三音素模型训练,一般 tri1: deltas; tri2: delta+delta-delta; tri3a… 更多... “语音识别中的术语”
有时候,程序输出了一些奇怪的字符,导致终端出现了和奇怪的行为,例如,
这个时候,最简单的方法就是关掉这个终端,然后重新开一个.但是如果这个比如说你已经做了一些环境变量的设置,一旦关闭就需要重新设置,这个时候你就需要重置终端了.
有2个命令可以做到
这2个命令都是重新初始化终端,可以使用
man reset
来查看他们的功能.
这篇文章中我和大家共享vim列出所有的函数.
主要要有2种方法.
taglist插件请参看官网.
OPENSLR提供的免费的语言和语音的数据,以及跟语音识别有关的软件.
语言:English
大小:超过100G
时长:960 – 官方写的是1000小时
采样率:16kHz
Link:http://www.openslr.org/12
语言:English
大小:54G
时长:452小时
声道: 1
采样率: 16kHz
精度: 16bit
Sample Encodin… 更多... “ASR数据集”