Changkun's Blog欧长坤的博客

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整个例子从 Sat Jun 4 22:45:55 CST 2016 开始，于 Sun Jun 5 11:16:53 CST 2016 结束，共经历约 12 个小时。

在 TIMIT 的代码中，一共分为了以下几个示例：

  1. 数据预处理；
  2. MFCC 特征提取 & 训练集和测试集的 CMVN，这里只提取了 MFCC，Kaldi 里支持 MFCC，PLP，PITCH；
  3. 单音树训练和解码，是语音识别最基础的部分
  4. 三音素的训练和解码（Deltas + Delta-Deltas）
  5. 三音素模型基础上做了LDA + MLLT变换的训练和解码
  6. 三音素模型基础上做了LDA + MLLT +SAT变换的训练和解码
  7. 三音素模型基础上做了SGMM2的训练和解码，SGMM2是povey 提出的
  8. 三音素模型基础上做了 MMI + SGMM2 的训练和解码
  9. DNN 混合训练和解码（povey 版本模型，看网上说不建议使用？）
  10. 系统融合(DNN+SGMM)
  11. Karel DNN 通用深度学习模型的训练和解码
  12. 获取结果
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Kaldi 上提供了很多例子让我们学习，这里有一个 Kaldi 上提供例子的列表：

http://kaldi-asr.org/doc/examples.html

但是大部分的数据库来源于LDC，并且需要成为会员才能下载。

我们这里使用一个叫做 TIMIT 的例子，当然他也是需要付费才能使用的数据集。

然而幸运的是我们可以在这个链接里找到所有的内容：

http://www.fon.hum.uva.nl/david/ma_ssp/2007/TIMIT/

因为版权问题我不准备提供直接下载的链接，但是我作为老司机可以指一条路：wget -r，剩下的就看你自己的造化了。

数据拿到后，目录下会多出很多 .html 的文件。我这里写了一个脚本用于删除这些多余的文件，并将小写目录转换成大写目录（在 Kaldi 的 TIMIT 脚本中写出的目录都是大写的）：

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Kaldi 是一个用于语音识别的开发平台（工具包），目前已经较为成熟，而且文档很多。

本文提供一个 Kaldi 在 Mac OS X 10.11。5 下的安装教程，如果你用 Windows，请买一台 Mac。

下载源码

Kaldi 在 Github 上开源，我们应该直接下载他最新的源码执行编译。

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git clone https://github.com/kaldi-asr/kaldi

编译

编译这种大型框架不应该去互联网上搜索任何安装教程，而是应该阅读官方的安装教程。（那我写这篇文章干嘛呢…(╯‵□′)╯︵┻━┻

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目录

## 写在前面的话

马上就要进入研究生阶段了，本科的最后一个学期很多人问我为什么不直接找工作，而是选择继续读研。这里面有两个原因：

  1. 喜欢做研究，可以说我读研的最根本目的就是搞研究、做科研；
  2. 学历不补回来，这个算作是次要目的，那就是提高自己的学历。

总的来说，我个人的想法就是：一辈子只有一次机会，钱什么时候都可以赚，但错过了深造的机会，就一切都不可挽回了。

作为整个大学阶段的总结，我决定写一系列文章来总结我在大学中学到的一些科研经验和心得，并以此激励我在日后的路上发表更多更有价值的论文。

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原文链接：https://swift.org/documentation/api-design-guidelines/

译者：Changkun Ou

2016-05-11 初稿

本文未经授权禁止转载

目录

译者注：

Argument 和 Parameter 两个词在很多文献中均翻译为参数，这是一个历史遗留问题。

但实际上 Argument 专用于 Actual Argument（实际参数，实参），Parameter 专用于 Formal Parameter（形式参数，形参）。

本译文在上下文没有歧义的情况下均翻译为参数，在其他情况下使用实参和形参来对 Argument 和 Parameter 加以区分。

进一步阅读：ISO/IEC 9899 - 在这份标准中，第 3 页的 actual parameter 和第 6 页的 formal argument 两种说法均被弃用。

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中国人对于这种坐下来玩玩手表、动动手指然后填两张表就拿钱的方式还是很不习惯的？居然还死活不肯收… 此外，德国人还是很欣然接受的，可能是小费拿惯了？ Human, interesting. :)

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最近看到个题，说是，一个人患某个病的概率是 $1%$ ，现在有某个仪器可以检测患这种病的人，但是正确率只有 $99%$ 。问如果某人被检测出患这种病，那么他真正患这种病的概率是多少呢？ 这个问题很有意思，我们可以简单更改一下问题的环境，就能找到做科研的价值到底几何。 假设科学事实被发现这个事件为$A$，其发生的概率是$a$，科学家做研究能够发现这个科学事实，这个事件记为为$B$，但是其正确率$P(B|A)$只有$b$。那么问： 在一个科学家声称其发现了某个科学事实的情况下，那么其真正发现科学事实的概率是多少呢？ 这个问题只要学过一点概率的人都能算出来，首先 原文题的概率其实是一个条件概率，因为根据贝叶斯公式： $$ P(A丨B)=\frac{P(AB)}{P(B)} $$ 而 $$ P(B)=P(A)P(B|A)+P(\bar A)P(B | \bar A) =ab+(1-a)(1-b) = 2ab+1-a-b $$ 所以： 科学事实真正被发现的概率是：$\frac{ab}{(2ab+1-a-b)}$ 如果我们假设 $a=0.01$（这是被放大了的，因为科学事实很难被发现）$b=0.99$（这也是被放大了的，因为我们连学术道德都忽略了），很容易算出，这个概率只有$50%$。 当科学事实的发现概率固定时，这个函数在0至1的开区间内递增。 所以，学术垃圾在以至少大于$50%$的概率产生。 而我，就是其中之一。 深入阅读 Scientific Regress： http://www.firstthings.com/article/2016/05/scientific-regress

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最近看到个题，说是，一个人患某个病的概率是1%，现在有某个仪器可以检测患这种病的人，但是正确率只有99%。问如果某人被检测出患这种病，那么他真正患这种病的概率是多少呢？ 这个问题很有意思，我们可以简单更改一下问题的环境，就能找到做科研的价值到底几何。 假设科学事实被发现这个事件为 A，其发生的概率是 a，科学家做研究能够发现这个科学事实，这个事件记为为 B，但是其正确率 $P(B|A)$ 只有 b。那么问： 在一个科学家声称其发现了某个科学事实的情况下，那么其真正发现科学事实的概率是多少呢？ 这个问题只要学过一点概率的人都能算出来，首先 原文题的概率其实是一个条件概率，因为根据贝叶斯公式： $$ P(A丨B)=\frac{P(AB)}{P(B)} P(B)=P(A)P(B|A)+P(\bar{A})P(B|\bar{A}) =ab+(1-a)(1-b)=2ab+1-a-b $$ 所以： 科学事实真正被发现的概率是：$\frac{ab}{2ab+1-a-b}$ 如果我们假设a=0.01（这是被放大了的，因为科学事实很难被发现）$b=0.99$（这也是被放大了的，因为我们连学术道德都忽略了），很容易算出，这个概率只有50%。 当科学事实的发现概率固定时，这个函数在0至1的开区间内递增。 所以，学术垃圾在以至少大于50%的概率产生。 而我，就是其中之一。 深入阅读 Scientific Regress：http://www.firstthings.com/article/2016/05/scientific-regress

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好吧，找到了一个和 git 有关的游戏： https://github.com/Gazler/githug

遂玩之… 挺有意思的..

安装

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➜  ~/Downloads  sudo gem install githug
Password:
Fetching: mime-types-1.25.1.gem (100%)
Successfully installed mime-types-1.25.1
Fetching: diff-lcs-1.2.5.gem (100%)
Successfully installed diff-lcs-1.2.5
Fetching: grit-2.3.0.gem (100%)
Successfully installed grit-2.3.0
Fetching: thor-0.14.6.gem (100%)
Successfully installed thor-0.14.6
Fetching: githug-0.4.6.gem (100%)
Successfully installed githug-0.4.6
Parsing documentation for mime-types-1.25.1
Installing ri documentation for mime-types-1.25.1
Parsing documentation for diff-lcs-1.2.5
Installing ri documentation for diff-lcs-1.2.5
Parsing documentation for grit-2.3.0
Installing ri documentation for grit-2.3.0
Parsing documentation for thor-0.14.6
Installing ri documentation for thor-0.14.6
Parsing documentation for githug-0.4.6
Installing ri documentation for githug-0.4.6
5 gems installed
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后天就要结束最后一门考试了，复习之余小结一下这学期的收获好了：

  • 这学期一共选了六门课，最后一共决定三门参加考试（有一门考试在三月那实在是没办法参加了…），做了一份 research internship，已经累挂了。
  • 选了课有：
    • Human Computer Interaction 2
    • Online Multimedia
    • Information Visualization
    • SAT Solving
    • Parallel Computing
    • Big Data Management
  • 参加考试的课有：
    • Human Computer Interaction 2
    • Online Multimedia
    • Information Visualization
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