kaldi提取bottleneck特征
基于nnet1的脚本
在训练的时候将train.sh中BN层设置一下,然后调用steps/nnet/make_bn_feats.sh脚本,通过生成的final.nneti模型查看BN层的component,设置remove_last_component的数目,生成BNF。
注意:要对特征做cmvn
基于nnet3
调用steps/nnet3/make_bottleneck_feature.sh
主要是nnet3-copy的函数:nnet3-copy --binary=false 0.raw 1.raw 可视化raw dnn
modified_bnf_nnet="nnet3-copy --nnet-config=output.config $bnf_nnet -
output-node name=output input=$bnf_name" > $bnf_data/output.config(bnf_name即为bnf结点)
替换output-node 这个component-node