kaldi使用生成G.fst报错
时间: 2024-06-12 22:04:05 浏览: 13
如果您遇到了kaldi使用生成G.fst报错,可能有以下几种情况:
1.语料库格式错误:生成G.fst需要一个词典和一个语言模型,如果您的语料库格式不正确,就会导致生成G.fst时出现错误。请确保您的词典和语言模型格式正确并与您的语料库相匹配。
2.语言模型训练参数错误:如果您的语言模型训练参数不正确,可能会导致生成G.fst时出现错误。请确保您的语言模型训练参数正确,包括n-gram大小、平滑方法等。
3.内存不足:如果您的计算机内存不足,可能会导致生成G.fst时出现错误。请确保您的计算机有足够的内存来处理语料库和生成G.fst。
4.其他错误:如果以上方法都不起作用,那么您可能需要检查您的kaldi安装是否正确,并查找其他可能的错误。
解决方法:
1.检查语料库格式是否正确,并与词典和语言模型相匹配。
2.确保语言模型训练参数正确,并进行必要的调整。
3.增加计算机内存或使用更高配置的计算机。
4.检查kaldi安装是否正确,并查找其他可能的错误。
总之,要解决kaldi使用生成G.fst报错,需要仔细检查您的词典、语言模型和语料库,并进行必要的调整。如果您仍然无法解决问题,请咨询相关专业人士或寻找其他解决方法。
相关问题
kaldi怎么生成asr lexicon
Kaldi可以使用多种工具来生成ASR词汇表。其中一种方法是使用Kaldi提供的工具来生成音素级别的词汇表,然后将其转换为单词级别的词汇表。以下是使用Kaldi生成ASR词汇表的步骤:
1. 准备数据:首先,需要准备一个包含训练数据的语料库。这个语料库应该包括音频文件和相应的文本转录。
2. 分词:使用中文分词工具将文本转录分成单独的词语。可以使用jieba或pkuseg等分词工具来执行此操作。
3. 音素级别的词汇表生成:使用Kaldi提供的工具g2p-seq2seq来将每个单词转换为音素序列。g2p-seq2seq是一个基于神经网络的工具,可以根据给定的输入生成音素序列。可以使用如下命令将文本转录文件(transcription.txt)中的每个单词转换为音素序列:
```
cat transcription.txt | awk '{for(i=2;i<=NF;i++) printf "%s ",$i; print ""}' |\
g2p-seq2seq --model models/grapheme2phoneme/seq2seq_cmu_bpe5000.mdl --apply_bpe 5000 > lexicon.tmp
```
这将生成一个名为lexicon.tmp的文件,其中包含每个单词的音素序列。
4. 单词级别的词汇表生成:使用Kaldi提供的工具phonetisaurus-apply来将音素级别的词汇表转换为单词级别的词汇表。可以使用如下命令将音素级别的词汇表(lexicon.tmp)转换为单词级别的词汇表(lexicon.txt):
```
phonetisaurus-apply --model g2p.fst --word_list lexicon.tmp > lexicon.txt
```
这将生成一个名为lexicon.txt的文件,其中包含每个单词及其对应的音素序列。
5. 格式转换:将生成的词汇表转换为Kaldi所需的格式。可以使用如下命令将生成的词汇表(lexicon.txt)转换为Kaldi格式的词汇表(lexicon.txtp):
```
utils/prepare_lang.sh --position_dependent_phones false data/local/dict "<unk>" data/local/lang data/lang
```
这将生成一个名为lexicon.txtp的文件,其中包含Kaldi所需的词汇表格式。
这些步骤将生成一个包含中文单词及其对应的音素序列的词汇表,该词汇表可以用于训练中文ASR系统。
Configuring KALDI to use MKL. Checking compiler c++ ... Checking OpenFst library in /home/mzh/kaldi/tools/openfst-1.7.2 ... Checking cub library in /home/mzh/kaldi/tools/cub-1.8.0 ... Performing OS specific configuration ... On Linux: Checking for linear algebra header files ... Configuring MKL library directory: ***configure failed: Could not find the MKL library directory. Please use the switch --mkl-root and/or --mkl-libdir if you have MKL installed, or try another math library, e.g. --mathlib=OPENBLAS (Kaldi may be slower). ***
这个错误提示说明 Kaldi 配置时无法找到 MKL(Intel Math Kernel Library)的安装路径。MKL 是一种高性能数学库,可用于加速线性代数和傅里叶变换等计算。如果您想使用 MKL 库,您需要先在您的系统中安装它。
您可以按照以下步骤安装 MKL 库:
1. 下载 Intel MKL 库,可以在 Intel 官网上下载,也可以从其他渠道下载。下载时需要选择与您的系统相应的版本。
2. 解压下载后的文件,并进入解压后的文件夹。
3. 运行 `./install.sh` 脚本,按照提示进行安装。在安装过程中,您需要选择适合您的编译器和系统的选项。如果您安装的是 Kaldi 5.5 以上版本,建议您选择 `gcc` 编译器,因为该版本中默认使用 `gcc` 编译器。
4. 安装完成后,您需要将 MKL 库的路径添加到环境变量中。您可以在 `.bashrc` 文件中添加以下语句:
```
export LD_LIBRARY_PATH=<mkl-install-path>/lib:$LD_LIBRARY_PATH
```
其中 `<mkl-install-path>` 是您安装 MKL 库的路径。
5. 重新打开终端或者运行 `source ~/.bashrc` 命令,使环境变量生效。
6. 重新运行 Kaldi 配置脚本,并添加 `--mkl-root=<mkl-install-path>` 选项,其中 `<mkl-install-path>` 是您安装 MKL 库的路径。如果 MKL 库的安装路径与 Kaldi 配置脚本的默认路径不同,您也可以使用 `--mkl-libdir=<mkl-library-path>` 选项指定 MKL 库的路径。
```
./configure --mkl-root=<mkl-install-path>
```
如果您不想使用 MKL 库,也可以尝试使用其他数学库,比如 OpenBLAS。您可以使用 `--mathlib=OPENBLAS` 选项来指定使用 OpenBLAS 库,但是请注意,使用 OpenBLAS 库计算速度可能会比 MKL 库慢。
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