qiny1012/kaldi_x-vector_aishell

Using Kaldi x-vector method to train speaker recognition model on aishell database.

kaldi_x-vector_aishell's Issues

想请教一下训练问题

楼主您好，我想请教一下有关训练的问题，我是第一部分出现了错误，在跑new_01的时候，出现了这个错误：Error: local/aishell_data_prep.sh requires two directory arguments 我看了aishell_data_prep.sh里面应该是在26 27行那里。path.sh里面的路径已经更改了，我是初学kaldi，不太清楚这个error的原因，所以想请教你一下。如果能方便交流的话，能加您QQ是最好了，我的q是546866700，谢谢您了

训练不一样

大佬，在第六步，为什么你的Iter: x/719 。我的只有Iter: x/159哈，num-epochs都是80，其它参数也一样，上一步得到的句子数量都一样
fix_data_dir.sh: kept all 600490 utterances.
fix_data_dir.sh: old files are kept in data/train_combined_no_sil/.backup
fix_data_dir.sh: kept all 590655 utterances.
fix_data_dir.sh: old files are kept in data/train_combined_no_sil/.backup
所以我最终的结果很差：
EER: 3.387%
minDCF(p-target=0.01): 0.3582
minDCF(p-target=0.001): 0.5667
是我哪里参数有问题吗，或者说Iter的参数在哪里调？

请教x-vector训练维度的问题

想问一下楼主，怎么看训练的x-vector维度是多少啊？

请教一下数据准备的问题

楼主你好，我在new_04的时候出现了以下问题：
steps/make_mfcc.sh --mfcc-config conf/mfcc.conf --nj 20 --cmd utils/parallel/run.pl --mem 10G data/train_aug exp/make_mfcc feature/mfcc
utils/validate_data_dir.sh: Successfully validated data-directory data/train_aug
steps/make_mfcc.sh: [info]: no segments file exists: assuming wav.scp indexed by utterance.
steps/make_mfcc.sh: It seems not all of the feature files were successfully procesed (360294 != 480392); consider using utils/fix_data_dir.sh data/train_aug
steps/make_mfcc.sh: Less than 95% the features were successfully generated. Probably a serious error.

是因为前面数据增强准备的数据有问题么？用的是和您一样的数据集。

训练问题请教

我在new_01脚本执行，进入到aishell_data_prep.sh的32行时就会exit 1：
line 32：find $aishell_audio_dir -iname "*.wav" | grep -i "wav/train" > $train_dir/wav.flist || exit 1;
是不是我数据集准备的格式有点问题，如果觉得在这个上面交流不便我的qq是2357861275，可以备注git，我想多多请教一下您，因为我是初学kaldi，谢谢您了

请教一下训练时碰到的问题

作者你好，在执行new_02时，出现了usage: run.pl log-file command-line arguments... at utils/parallel/run.pl line 26.这一问题，求助怎么解决

专门来给你点赞！

给ipynb文件点赞！

关于提升结果

大佬，想问下就这个代码想提升识别结果的话有什么方法吗？我想到的是：1、提高mfcc维度，用40维，2、训练TDNN更多轮，训1000轮吧，3，用aishell2的数据集替代aishell1?请问这几个方法可行吗

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