run.sh

config

1. nj
   需要运行的jobs数量，根据实际机器的CPU数量更改，一般选用最大CPU数但不超过CPU总数，提高运行效率。
   qstat -f 查看集群CPU使用情况
2. stage
   控制训练流程。比如run.sh包括三个阶段：数据准备、GMM训练、神经网络训练。默认stage为1。如果想从中间步骤开始，可更改stage数控制。
3. gmm_stage
   原理同上。参数传给GMM训练阶段。

local/prepare_all.sh

config

1. stage
   原理同上。

local/prepare_dict.sh

purpose
初步处理大辞典，生成五个txt文件
lexicon.txt（每行由一句话和对应的音素组成）
nonsilence_phones.txt
silence_phones.txt
optional_silence.txt
extra_questions.txt
config

data_词典文件

1. data/local/DaCiDian:网上下载的词典原始词典文件

2. data/local/dict/lexicon.txt:转换的词典文件

   
   lexicon.png
   

   如图所示，词典文件每行由文字和对应的音素组成，音素后缀代表该音素发音声调。
   lexicon文件以<UNK>\t(tab)spn结尾。
   词典中还包含字母和阿拉伯数字的发音

3. data/local/dict/nonsilence_phones.txt:

   
   nonsilence_phones.png
   

   文件由音素组成，其中部分音素有0，1，2，3，4不同声调状态

4. data/local/dict/silence_phones.txt:
   文件中仅有sil
5. data/local/dict/optional_silence.txt:
   同上

6. data/local/dict/extra_questions.txt:

   
   extra_questions.png

7. data/local/dict/lexiconp.txt

   
   lexiconp.png
   

   带概率的词典文件

local/prepare_data.sh（脚本待学）

根据原始训练集（wav.scp和 text）和data/local/dict里的词典文件转成最终可用于后续训练的data/train/wav.scp /text(word-segmented)/utt2spk/spk2utt
config

data_可执行的训练数据
注：train,test和dev同理

1. data/train/wav.scp

   
   wav.scp.JPG
   

   格式：<utterance ID> <utterance的wav绝对路径>
   注：C0007是说话人编号，W0006是对应的句子编号。

2. data/train/text

   
   before.png
   after.png
   

   格式：<utterance ID><utterance_trans>
   注：可以看出处理前后txt的分词差别
   当我直接用未处理的txt进行后续程序时，会报错，很神奇，待学。

3. data/train/utt2spk
   格式：<utterance ID><speaker ID>

   
   utt2spk.png

4. data/train/spk2utt
   感觉这个文件没啥用，每个说话人对应的句子数目都没标全

utils/prepare_lang.sh

purpose
This script adds word-position-dependent phones and constructs a host of other derived files
config

1. num_sil_states=5
2. num_nonsil_states=3
3. position_dependent_phones=true
4. share_silence_phones=false
   if true, then share pdfs of different silence phones together
5. sil_prob=0.5
6. unk_fst=

data_可执行的L.fst

1. data/local/lang
   临时文件夹

2. data/lang/phones.txt

   
   phones.png
   number.png
   

   phones.txt文件里除了有意义的音素外还有数字

3. data/lang/words.txt

   
   words.png
   

   猜测是词典中包含的词语，因为前面已经将句子做了segment,这里估计就是每行读取trans文件，以空格为分隔符，统计词典中的词语数。

4. data/lang/topo

   
   topo.png
   

   可以看出这个文件规定了一个音素的拓扑结构。
   4.1 编号2~201为phones.txt中的有意义音素。
   4.2 一个音素由三个状态0，1，2组成；3为结束状态。
   4.3 每个状态有一个pdf
   4.4 每个状态有两种转移状态（自己或别的状态）。初始设置为0.75和0.25分配。
   4.5 第二种设置是一个音素由五个状态组成。

5. data/lang/L.fst
   这个就是重点文件了。WFST还需要看。
6. data/lang/L_disambig.fst
7. data/lang/oov.txt
   文档里只有一个UNK
   oov意思是out of vocabulary

local/train_lms.sh & format_lm.sh

purpose
用data/local/dict/lexicon.txt和训练集的text文件生成语言模型。
再生成G.fst。
注：这里用训练集的text生成语言模型，也可以用其他的text生成，只要不包含测试集就行。
data_可执行的G.fst

1. data/lang_test/G.fst
2. 其他文件和上一步的data_lang里的一样，就多了G.fst

总结

总结.JPG