单一唤醒词识别模型
单一唤醒词识别模型思路
与DNN-HMM的ASR任务相同，逐帧分类，按音素建模，不同的是KWS任务分类数量比ASR任务分类数量更少，只有唤醒词包含的音素，其他通用音素都视为非唤醒词音素，采用一个非唤醒
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Wenet脚本 LM
语言模型
LM for WeNet
没有LM，用CTC prefix beam search来产生N-best
有LM，用CTC WFST search来产生N-best，其中CTC WFST
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Wenet脚本 BPE
Wenet脚本 BPE
multi_cn构建dict：把英文词用▁连起，得到▁英文词串，▁英文词串过一遍（不带▁英文文本训练的）bpe.model得子词，去重得dict
librispeech构建di
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Wenet脚本 解码
解码decode_maindecode_main参数：
rescoring_weight：如果为0，不需要rescore；不为0的任意值，要做rescore
ctc_weight：rescore中，
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BPE编码 Byte Pair Encoding 字节对编码
BPE编码 Byte Pair Encoding 字节对编码
Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units
github: h
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chain model
chain model
kaldi中的chain model(LFMMI)详解
对应kaldi中的结构定义为：
1 2 3 4 5 6 7 8 …
0 0 1 0 0.5 1
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调试decoder_main
调试decoder_main用的cgdb调试
首先之前编译cmake时，没有加可选debug的选项，因此不可调试，在CMakeLists.txt加入
1234SET(CMAKE_BUILD_TYPE
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decoder_main修改blank概率
修改blank概率
孙思宁 知乎 Tiny-Transducer（1） 设备端轻量级ASR模型
方法
只对最大概率为非blank的帧进行解码
不过由于Transducer模型的特性，大多数帧的输
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