HTK搭建大词汇量连续语音识别系统（ 五）

混合高斯模型+语言模型

今天事情比较多，就花了点时间看了一下HTKbook的高斯混合模型和data driven，然后使用HVite进行解码，时间比较长，出去吃了个饭，打几局台球回来刚好运行完。

1、初始proto 的hmm模型：

~o <VecSize> 39 <MFCC_0_D_A>
~h "proto1"
<BeginHMM>
	<VecSize> 39 <MFCC_0_D_A>
	<NumStates> 5
	<State> 2 <NumMixes> 5
		<Mixture> 1 0.2
			<Mean> 39
			0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
			0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
			0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 
			<Variance> 39
			1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 
			1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 
			1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0
		<Mixture> 2 0.2
			<Mean> 39
			0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
			0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
			0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 
			<Variance> 39
			1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 
			1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 
			1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0
		<Mixture> 3 0.2
			<Mean> 39
			0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
			0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
			0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 
			<Variance> 39
			1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 
			1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 
			1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0
		<Mixture> 4 0.2
			<Mean> 39
			0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
			0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
			0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 
			<Variance> 39
			1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 
			1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 
			1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0
		<Mixture> 5 0.2
			<Mean> 39
			0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
			0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
			0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 
			<Variance> 39
			1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 
			1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 
			1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0		
		。。。。。。。
	<TransP> 5
		0.0 1.0 0.0 0.0 0.0
		0.0 0.6 0.4 0.0 0.0
		0.0 0.0 0.6 0.4 0.0
		0.0 0.0 0.0 0.7 0.3
		0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
<EndHMM>

2、绑定三音素

由于使用了GMM，此时就不能使用决策树了，而应该使用data driven，在生成tree.hed文件时所用命令为：

perl scripts/mkclscript.prl TC 100.0 lists/monophones1>tree.hed

详见HTKbook p170-171

在生成的tree.hed中，

开头加入：RO 100 "stats"

末尾加入：CO lists/tiedlist

形如：

RO 100 "stats"
TC 100.0 "ST_ax_2_" {("ax","*-ax+*","ax+*","*-ax").state[2]}
TC 100.0 "ST_sp_2_" {("sp","*-sp+*","sp+*","*-sp").state[2]}
TC 100.0 "ST_b_2_" {("b","*-b+*","b+*","*-b").state[2]}
TC 100.0 "ST_r_2_" {("r","*-r+*","r+*","*-r").state[2]}
…………………
TC 100.0 "ST_em_4_" {("em","*-em+*","em+*","*-em").state[4]}
TC 100.0 "ST_zh_4_" {("zh","*-zh+*","zh+*","*-zh").state[4]}
TC 100.0 "ST_sil_4_" {("sil","*-sil+*","sil+*","*-sil").state[4]}
CO lists/tiedlist

然后使用命令：

HHEd -H hmms/hmm12/macros -H hmms/hmm12/hmmdefs -M hmms/hmm13 tree.hed lists/triphones1>log

重估两次即可

3、解码评测

在dict6中的开头加入：

!!UNK           [] sil    

!NULL           [] sil

</s>            [] sil

<s>             [] sil

使用语言模型的解码方法进行再次评估：

HVite -T 1 -H hmms1/hmm15/macros -H hmms1/hmm15/hmmdefs -s 10.0 -S test/test.scp -i results/recout_GMM_lm.mlf -w dict/bigram.net -C config/config2 -t 250.0 -n 4 20 -q Atal -z lat dict/dict6 lists1/tiedlist

由于高斯混合度为5，运行时间比单一混合度长，大约需要2小时左右。

然后使用HResults命令进行评测：

HResults -I test/testwords1.mlf lists1/tiedlist recults/recout_GMM_lm.mlf

结果如下：

句子识别率已经有了良好的改善。

4、总结：增加高斯混合度可以提高识别率，同时在进行解码的时候需要更多的时间，加上语言模型的训练就可以得到较理想的结果。下一步重点放在语言模型的训练上。

最后

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