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Introduction Feature extraction과 waveform-reading code는 MFCC와 PLP features를 만드는 것을 목표로 한다. Mel bin의 수나 minimum maximum freq 등 옵션들을 합리적인 디폴트로 설정한다. 이 코드는 오직 pcm data가 들어있는 .wav 파일을 사용한다. 흔히 .wav나 .pcm의 확장자를 가진다. 만약 데이터가 .wav가 아니면 사용자가 바꾸어야 한다. Command line tool인 compute-mfcc-feats와 compute-plp-feats는 다른 kaldi tool과 함께 feature들을 계산한다. Arguments 없이 실행하면 옵션들을 알려줄 것이다. Computing MFCC features 이 파트에서는..

ESPnet에서 data preparation을 kaldi style로 하고 있어서 document를 공부해보려 한다. Kaldi의 documentation은 Apache 2.0 라이센스를 따르고 있으므로 출처를 정확히 밝힌다. Introduction 예제 스크립트를 실행한 후에, 자신의 데이터로 kaldi 음성인식을 개발하고 싶을 것이다. 이 섹션은 어떻게 데이터를 준비하는지에 대해 설명한다. 이 페이지는 예제 스크립트의 최신 버전을 사용중이라고 가정한다. (ex egs/rm/s5/). Top-level인 run.sh 스크립트는 data preparation의 다양한 방법들과 관련된 command가 존재한다. local이라는 디렉토리는 data에 따라 다르게 작성된다. 예를 들어 RM setup과 WS..