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Kaldi-GOP：计算基于高斯混合模型（GMM）的发音质量（GOP）。 基于Kaldi-源码。

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简介：
该项目利用Kaldi工具，构建基于高斯混合模型（GMM）的GOP（发音优度）系统。 关于基于深度神经网络（DNN）实现的详细信息，请参阅Kaldi官方存储库。 GOP-DNN的性能预计将远优于GOP-GMM。 构建步骤如下： 首先，执行命令 `./build.sh`。 接下来，运行示例程序，请切换到 `egs/gop-compute` 目录并执行 `./run.sh` 命令。 理论基础： 在传统的基于GMM-HMM的语音识别系统中，GOP最初由Witt等人（2000）提出。它被定义为对后验持续时间进行标准化后的对数概率： $$ GOP(p) = \frac{1}{t_e - t_s + 1} \log p(p | \mathbf{o}) $$ 其中，$ \mathbf{o}$ 代表输入观测值，$ p$ 表示规范电话，$ t_s$ 和 $t_e$ 分别是开始和结束帧的索引。 此外，对于任意两个音素 $q_i$ 和 $q_j$，我们假设 $p(q_i) p(q_j)$ 满足以下关系：

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  • Kaldi-GOP：基于GMM的发音 goodness-of-fit (GOP) 计算——源自 Kaldi 代码库
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    简介：Kaldi-GOP是一种利用GMM计算语音单元发音合适度(GOP)的工具，源于广泛使用的开源语音识别系统Kaldi。 卡尔迪戈普项目使用Kaldi计算基于GMM的GOP（发音优度）。有关基于DNN的实现的详细说明，请参考Kaldi官方存储库中的相关文档。基于DNN的实现性能应优于基于GMM的方法。 如何构建： 执行命令：`./build.sh` 运行示例： 进入目录 `egs/gop-compute` 执行命令：`./run.sh` 理论背景： 在传统的基于GMM-HMM的系统中，GOP最早由Witt等人于2000年提出。其定义为后验概率的持续时间标准化对数： $$ GOP（p）= \frac{1}{t_e-t_s + 1} log p（p | o）$$ 其中$ o $是输入观测值，$ p $表示规范电话，而$t_s, t_e$分别代表开始和结束帧索引。 假设对于任何$q_i, q_j$, 若$p(q_i) < p(q_j)$成立，则上述公式适用。
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