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我编写了一个 shell 脚本来训练几个 GMM 以进行某些类型的语音活动和静音。因此，我使用了 LIUM 扬声器分类工具包。我想用它来做语音活动检测。以下脚本使用 Sphinx4 从 wav 音频文件中提取 MFCC 特征，在这些特征上训练 GMM，并应用 Viterbi 解码进行分割。然而，结果很差，即得到的分割是完全错误的。这绝对不应该是这样，因为我将 GMM 应用于训练集本身。我究竟做错了什么？我为此付出了很多努力，但仍然无法使其正常工作。非常感谢您提前提供的任何帮助！

顺便说一句：我仔细检查了我的 wav 文件的输入格式，根据 Sphinx4 文档，它是单声道 16 位 LE。此外，我尝试了许多不同的参数设置，尤其是 emCtrl（GMM 训练）和 dPenalty（Viterbi 分割解码）等参数。对我没有任何帮助。

这是我的shell脚本： 

# !/bin/bash

wav=$1
base=`basename $wav .wav`
show=$base
fDescIn="audio16kHz2sphinx,1:1:0:0:0:0,13,0:0:0"
fDescOut="sphinx,1:1:0:0:0:0,13,0:0:0"
features="./%s.mfcc"
seg="./%s.seg"
gmmInit="./%s.init.gmms" # output GMM, %s is replaced by $show
gmm="./%s.gmms"

# Extract MFCC features
java -Xmx2048m -classpath lium.jar \
fr.lium.spkDiarization.tools.Wave2FeatureSet \
--fInputMask=$wav --sInputMask="" --fInputDesc=$fDescIn \
--fOutputMask=$base.mfcc --fOutputDesc=fDescOut $show

# Initialize the GMM 
java -Xmx1024m -cp lium.jar \
fr.lium.spkDiarization.programs.MTrainInit \
--sInputMask=$show".seg" --fInputMask=$base.mfcc
--fInputDesc=$fDescOut --kind=DIAG --nbComp=16 \
--emInitMethod=split_all --emCtrl=1,5,0.05 --tOutputMask=$gmmInit $show

# Train GMMs via EM
java -Xmx1024m -cp lium.jar \
fr.lium.spkDiarization.programs.MTrainEM \
--sInputMask=$show".seg" --fInputMask=$base.mfcc --emCtrl=10,20,0.01 \
--fInputDesc=$fDescOut --tInputMask=$gmmInit --tOutputMask=$gmm $show

# Segmentation
iseg=./$datadir/$show.i.seg
pmsseg=./$datadir/$show.pms.seg
java -Xmx2048m -cp lium.jar \
fr.lium.spkDiarization.programs.MDecode \
--fInputDesc=$fDescOut --fInputMask=$base.mfcc --sInputMask=$show.out2.seg \
--sOutputMask=$show.result.seg --dPenality=1,1,1,1 --tInputMask=$gmm $show
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在 fDescIn 和 fDescOut 的末尾添加“：1”有效。这指定了归一化方法，即在这种情况下是集群方式。分段的“：0”也可以工作并取得可比较的结果。

LIUM官网的代码示例在这方面是错误的。

于 2015-12-16T09:32:09.660 回答