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

转载于:https://www.cnblogs.com/asrzqr/p/9257576.html