Kaldi语音识别技术(三) ----- 完成L.fst的生成

基础知识

一个完整的Kaldi需要得到下面四个FST

识别流程如下:

本章节完成以下内容:（路径以我写的为准，自己根据情况更改）

一、运行环境准备

1. 安装 dot 相关的包

yum install ghostscript
yum install graphviz

2. 软链接运行环境（亲测使用软连接的会使L_disambig.fst生成失败，用不了,可忽略）

cd /root/kaldi/kaldi/data
ln -s /root/kaldi/kaldi/egs/wsj/s5/utils/ ./
ln -s /root/kaldi/kaldi/egs/wsj/s5/steps/ ./

3. 执行 path.sh 使用kaldi环境, 其在/root/kaldi/kaldi/egs/wsj/s5/下面,可以自己cp后更改位置

二、文件准备

所有文件放在 ~/kaldi/data/dict 路径下面 （而不是 data/local/dict）

lexicon.txt

•字典

使用之前的 lexicon.txt ，放在路径 ~/kaldi/data/dict下面

phones.txt

•所有音素

这里我们使用python脚本得到所有音素，代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author : yxn
# @Date : 2022/11/6 21:24 
# @IDE : PyCharm(2022.2.3) Python3.9.13

def get_phones(data):
    """得到所有音素,生成phones.txt"""
    # 使用集合进行去重处理
    phones = set() # set集合可实现自动去重
    with open(data, "r", encoding="utf-8") as f:
        for i in f.readlines():
            # 获取每一个音素操作
            [phones.add(x) for x in i.strip("\n").strip().split("\t")[1].split(" ")]

    # 保存文件
    save_path = "/root/kaldi/data/dict/phones.txt"  # 保存位置 ~/kaldi/data/dict/
    with open(save_path, "w", encoding="utf-8") as f:
        for i in phones:
            f.writelines(i + "\n")
    print("phones.txt生成成功! ")


if __name__ == '__main__':
    lexicon_path = "../data/dict/lexicon.txt" # /root/kaldi/kaldi/data/dict/lexicon.txt
    get_phones(lexicon_path)

silence_phones.txt

•静音音素

vim silence_phones.txt
# 输入
SIL
# wq保存退出

nonsilence_phones.txt

•非静音音素，就是去除静音音素的 phones.txt

cp phones.txt nonsilence_phones.txt # 复制phones.txt
vim nonsilence_phones.txt
# 删除 SIL 后保存退出

optional_silence.txt

•词典中不存在的词识别的结果

为了方便我们将其识别为 SIL

vim optional_silence.txt
# 输入 SIL 后保存退出

三、L.fst的生成

prepare_lang.sh 脚本的使用

根据经验需要到 kaldi环境执行 我的环境为~/kaldi/kaldi/egs/wsj/s5

cd ~/kaldi/kaldi/egs/wsj/s5
utils/prepare_lang.sh  ~/kaldi/data/dict '<SIL>'  ~/kaldi/data/tmp/01 ~/kaldi/data/L/lang
# prepare_lang.sh 一共需要输入4个参数,各参数解释见基础知识

如果执行失败参考 https://blog.csdn.net/yxn4065/article/details/127723474 添加环境变量!

执行成功输出结果如下: (全部为SUCCESS则成功)

同时 ~/kaldi/data/L/lang目录下会生成以下文件:

•1、L.fst
•2、phones.txt  		所有音素对应的id
•3、words.txt  		所有词对应的id
•4、oov.txt    		词典之外的词===>SIL
•5、oov.int    		词典之外的词id
•6、topo       		HMM状态结构图
•7、L_disambig.fst 	消岐后的L.fst

各文件详细说明见下面:

~/kaldi/data/tmp/01目录下会生成以下文件:

四、L.fst可视化

关于 phones.txt 的内容说明

•将一个音素重新划分为4个音素（BEIS）其中，静音音素多了一个音素。

•B：Begin 开始

•E：End 结束

•I：Internal 中间

•S：Singleton 单个

•注：可以在生成的临时目录中找到lexiconp.txt查看 ~/kaldi/data/dict/lexiconp.txt

1. fstprint 查看

cd ~/kaldi/data
fstprint --isymbols=./L/lang/phones.txt --osymbols=./L/lang/words.txt ./L/lang/L.fst > ./L/see/L_detail.txt
# 各参数解释
# --isymbols=./L/lang/phones.txt 生成的音素信息
# --osymbols=./L/lang/words.txt  生成的词信息
# ./L/lang/L.fst 				 L.fst位置
# > ./L/see/L_detail.txt         输出保存到 ~/kaldi/data/L/see/L_detail.txt

vim ./L/see/L_detail.txt查看内容如下

注：生成结果中的<eps>为空跳转

2. fstdraw 绘图

1. 生成dot文件

cd ~/kaldi/data
fstdraw --isymbols=./L/lang/phones.txt --osymbols=./L/lang/words.txt ./L/lang/L.fst > ./L/see/L.dot 
# cd ~/kaldi/data/L/lang/
# fstdraw --isymbols=phones.txt --osymbols=words.txt L.fst > L.dot
# vim ./L/see/L.dot可进行查看

2. 直观可视化(当前文件不建议执行下面操作,太大了会导致虚拟机卡死,时间会比较长)

cd ~/kaldi/data/L/lang
dot -Tjpg L.dot > L.jpg # 转成jpg图片
dot -Tsvg L.dot > L.svg # 转成svg矢量图(放大不会失真)
dot -Tjpg -Gdpi300 L.dot > L.jpg # 转成jpg图片并设置图片质量

五、小的L.fst

由于我们的数据比较多，导致L.fst的图片无法生成查看，所以在课程当中我们采用更少的语音来识别做为学习的辅助理解！

这里我们以 “今天天气真好 ”、“今天天气还不行 ” 这2句话来制作小的可视化数据

文件准备

mkdir -p ~/kaldi/data/dict_learn
cd ~/kaldi/data/dict_learn

•lexicon.txt

<SIL> SIL
今天 j in1 t ian1
真好 zh en1 h ao3
天气 t ian1 q i4
还 h uan2
还 h ai2
不行 b u2 x ing2

•vim phones.txt

SIL
ai2
ao3
b
en1
h
i4
ian1
in1
ing2

•vim silence_phones.txt

SIL

•nonsilence_phones

ai2
ao3
b
en1
h
i4
ian1
in1
ing2
j

•vim optional_ silence.txt

SIL

生成并查看

# 1.执行prepare_lang.sh脚本生成L.fst
cd ~/kaldi/kaldi/egs/wsj/s5
utils/prepare_lang.sh  ~/kaldi/data/dict_learn '<SIL>'  ~/kaldi/data/tmp/01_learn ~/kaldi/data/L/lang_learn

# 2. 绘图查看
cd ~/kaldi/data
fstdraw --isymbols=./L/lang_learn/phones.txt --osymbols=./L/lang_learn/words.txt ./L/lang_learn/L.fst > ./L/see/L_learn.dot

cd ~/kaldi/data/L/see
dot -Tjpg -Gdpi300 L_learn.dot > L_learn.jpg

结果如下:

在 本机电脑上使用 scp 命令下载 (也可以用winscp,xftp等下载),如果你的CentOS安装了图形化界面可以直接查看

scp root@192.168.242.130:~/kaldi/data/L/see/L_learn.jpg ./

如果是生成 的svg矢量图,旋转方式如下:
F12 打开开发者模式,修改内容,现在图片就是正的啦

六、封装成shell脚本调用

shell命令入门: https://www.runoob.com/linux/linux-shell.html

cd ~/kaldi/data
vim run.sh

# 该脚本完成L.fst的生成
#
target=~/kaldi/kaldi/egs/wsj/s5
tar_1="_learn"
tar_2="_dism"

echo "========脚本开始执行======="
cd ${target}
. path.sh

mkdir -p ~/kaldi/data/tmp/01 ~/kaldi/data/L/lang
# 执行prepare_lang.sh脚本生成L.fst
utils/prepare_lang.sh  ~/kaldi/data/dict '<SIL>'  ~/kaldi/data/tmp/01 ~/kaldi/data/L/lang
echo "========prepare_lang.sh执行结束======="

mkdir -p ~/kaldi/data/L/see
# 生成L.dot
fstdraw --isymbols=~/kaldi/data/L/lang/phones.txt --osymbols=~/kaldi/data/L/lang/words.txt ~/kaldi/data/L/lang/L.fst > ~/kaldi/data/L/see/L.dot
echo "========L.dot生成结束======="

# 生成 L.jpg
cd ~/kaldi/data/L/see/
dot -Tjpg -Gdpi300 L.dot > L.jpg 
echo "========L.jpg 生成结束======="
## 该脚本还在完善当中