问题标签 [sidekit]

我很想使用sidekit工具包进行扬声器识别，并且我已经为 Ubuntu 安装了libsvm，我正在使用 anaconda 3.5。当我尝试导入sidekit时，出现以下导入错误

我正在尝试从我已经为使用 SIDEKIT 进行情感识别提取的数据中训练 GMM-UBM 模型（与说话人识别几乎相同。我也不了解 HDF5 特征文件系统）。我的数据是一个形状为 (1101,78) 的 ndarray [78 是声学特征的数量，1101 是特征向量（帧）的数量。

抛出的错误是：

这意味着协方差矩阵的形状为 (512,0)。那是错的吗？它应该像（512,78）吗？我可能错了。请给我一个提示

我正在尝试运行 sidekit，因为我需要安装 libsvm，并且使用 pip 我收到以下错误。

试过：pip install libsvm，sudo pip install libsvm和 sudo -H pip install libsvm

在这个网站http://www-lium.univ-lemans.fr/sidekit/install.html 上给出了命令，但它遇到了以下错误。

在 Ubuntu 中，python 2.7 和 3.2 都可用，但 pip 命令试图在 2.7 环境中安装，但 Sidekit 是为 3.x 制作的

adit@adit-HP-ProBook-440-G2:/usr/local/lib/python2.7/dist-packages

收集 sidekit

请给我一些关于上面的建议！

我使用 conda 安装，终端给我一个关于 GPU 的错误，但我没有使用 GPU。

这会引发以下错误：

我有一个文本文件形式的二维数据。我必须使用 Sidekit 1.2 基于这些数据构建 GMM。

我应该使用哪个函数来估计高斯模型的参数（均值、协方差矩阵、加权平均等）

您能否提供一个带有您自己的 (x,y) 数据集的小示例并使用它构建 GMM？

任何帮助将不胜感激。

我想设置以下环境变量

对于导入的第三方库SIDEKIT。

我需要重新安装软件包并更改设置中的行吗？

这是我能找到的最好的： http ://www-lium.univ-lemans.fr/sidekit/api/envvar.html#how-to-cut-the-dependency-to-theano

我一直在尝试运行UBM.EM_Split()函数。我创建了一个功能文件feat.h5 (3.8 MB)，它存储了 24 个音频文件的功能。我尝试将此功能文件用作函数中 feature_list 参数的输入。但是，代码已经运行了超过 72 小时，没有任何输出或响应。仔细观察，代码被冻结的代码行如下：

这是我使用的代码（它基于 sidekit 网站上的 UBM 教程）：

我还根据从有经验的用户（ feature_list = all_files ）收到的建议尝试了以下函数调用。但是，这也没有解决问题。

我在 Windows 和 Linux 环境中都遇到了同样的问题。两个系统都有 32 GB RAM，并且 mpi 设置为 true。

你知道我做错了什么吗？包含 24 个音频文件（feat.h5 为 3.8 MB）的特征的 h5 文件是否需要这么长时间？

我是使用 sidekit 进行说话人识别的新手，我遇到了一个问题，我需要使用“feature_list”。feature_list=ubm_list 但特征列表中有什么？它说它包含用于训练 GMM 的特征文件列表。但是功能文件中应该包含什么。

sidekit当我遇到以下错误时，我正在尝试使用 UBM 的扬声器适配。

例外：showenroll/something.wav 不在 HDF5 文件中

我在文件“feat”下得到了两个文件“enroll”和“test”，分别包含用于训练和测试的特征（.h5），而我enroll_idmap的音频（.wav）仅用于训练。

上面的错误是在执行过程中出现的enroll_stat.accumulate_stat(…)

谁能告诉我这个错误是什么意思以及如何解决它？