17-2 HTK Example: Digit Recognition (HTK 禰遢d狺@Gあr)

有關於 CHMM 的實作，我們大部分是採用 HTK (Hidden Markov Model Toolket) 來進行語料的整理和訓練。以下將使用一個簡單的範例，來說明 HTK 的使用。在這個範例中，我們將進行中文數字辨識（從 0 到 9）的工作，包含使用 HTK 進行聲學模型的訓練，並計算相關的辨識率。

本頁使用了幾個特定的附檔名（mlf、scp、template、cfg、pam、init、hmm、net、grammar 等），若要正確顯示這些檔案於瀏覽器，請取消這些附檔名所對應的應用程式，以便直接將檔案內容呈現於瀏覽器。（若不取消這些相關的應用程式，瀏覽器將跳出對話視窗，詢問是否進行下載。）你可以使用下例的 batch 檔案來取消這些附檔名和應用程式的關連：

原始檔（htk/delAssociation.bat）：

（灰色區域按兩下即可拷貝）

assoc .mlf=
assoc .scp=
assoc .template=
assoc .cfg=
assoc .pam=
assoc .init=
assoc .hmm=
assoc .net=
assoc .grammar=

Hint

若要指定一個副檔名的關連應用程式，可用 assoc 命令。例如，若要取消副檔名為 scp 的相關應用程式，可以在 DOS 命令視窗下輸入「assoc .scp=」。

接著，你必須下載下列檔案：

• 下載 HTK 指令：展開後，有兩個目錄 bin 及 bin.win32，裡面包含我們會用到的 HTK 指令和其他資料處理指令。請由「控制台/系統/進階/環境變數/系統變數」，將這兩個目錄加入 path 的環境變數，以便後續由 DOS 視窗呼叫這些指令。
• 下載訓練指令及音訊檔案：展開後，有兩個目錄：
  • training：訓練所用到的程式碼。
  • waveFile：0 到 9 數字錄音的音訊檔案。
  請將上述目錄，放在沒有空格的路徑上。（請勿放在桌面，因為桌面的路徑有包含空格。）

請開啟 DOS 視窗，進入 chineseDigitRecog/training 目錄後，直接在 DOS 視窗下執行 goSyl13.bat，即可進行訓練，並計算辨識率。你也可以在 MATLAB 下，進入此目錄，並執行 goSyl13.m，可以得到相同的結果。

在進行所有的工作之前，我們要手動準備兩個檔案，第一個檔案是 digitSyl.pam，指明如何將每一個數字的拼音（Phonetic Alphabets）拆解成聲學模型（Acoustic Models），我們目前的作法，是將每一個音節看成一個聲學模型，如下：

原始檔（htk/chineseDigitRecog/training/digitSyl.pam）：

（灰色區域按兩下即可拷貝）

ba	ba
er	er
jiou	jiou
ling	ling
liou	liou
qi	qi
san	san
si	si
sil	sil
wu	wu
i	i

以上的拆解方法，是屬於比較簡略的方法，所得到的辨識效果也會比較差。後續會再說明比較精細的方法，例如以 Monophone 或是 Biphone 來做為聲學模型。

Hint

pam 代表 phonetic alphabets to model。

第二個檔案則是 digitSyl.mlf，紀錄每一個音訊檔案所對應的文句內容（以音節為單位），如下：

Example（htk/chineseDigitRecog/training/digitSyl.mlf）：

在上述檔案中，sil 代表靜音，因此當我們在 ling 前後都會加上 sil，就代表 "0" 的發音前後都有靜音。

Hint

• mlf 代表 master label file，用來記錄每個語音檔案的對應內容，可以使用音節（Syllables）或是音素（Phoneme）為單位。
• 由於 HTK 是以檔案名稱來對應至文句內容，所以每一個音訊特徵的檔案名稱，必須是獨一無二的。（音訊檔案之名稱，則不需唯一。）

以下將將針對 MATLAB 指令檔 goSyl13.m 及 Batch 指令檔 goSyl13.bat 來進行說明，這邊共包含了三大項工作：

1. 語音特徵的擷取：計算 MFCC
2. 聲學模型的訓練：使用 EM 來求取最佳參數
3. 聲學模型的效能評估：辨識率的計算

分別說明如下。

1. 語音特徵的擷取：計算 MFCC
   1. 產生輸出目錄
      我們先產生三個放置輸出檔案的目錄：
      • output：放置各種輸出檔案。
      • output\feature：放置語音特徵檔案。
      • output\hmm：放置訓練過程所產生的 HMM 參數檔案。
      MATLAB 指令如下：

      mkdir('output');
      mkdir('output/feature');
      mkdir('output/hmm');
      

      Batch 指令如下：

      for %%i in (output output\feature output\hmm) do mkdir %%i > nul 2>&1
      

      若目錄已經存在，則 Batch 指令不會印出任何警告訊息。
      Hint

      上述的 Batch 指令，是位於 goSyl13.bat 的內容。讀者若要將上述指令拷貝至 DOS 視窗執行，請務必將 %%i 改成 %i，以下類推。

   2. 產生 digitSyl.mnl 及 digitSylPhone.mlf
      先產生 syl2phone.scp 檔案，MATLAB 指令如下： fid=fopen('output\syl2phone.scp', 'w'); fprintf(fid, 'EX'); fclose(fid); Batch 指令如下： @echo EX > output\syl2phone.scp 所產生的 syl2phone.scp 檔案內容如下：
      原始檔（htk/chineseDigitRecog/training/output/syl2phone.scp）：

      （灰色區域按兩下即可拷貝）

      EX 
      

      其中的「EX」是代表 Expand，其意義是「由音節字串展開成phone字串」，將被用於 HTK 的 HLEd 指令，詳見下述。

      接著，我們可以使用下列 HTK 的 HLEd 指令來產生 digitSyl.mnl 及 digitSylPhone.mlf：

      HLEd -n output\digitSyl.mnl -d digitSyl.pam -l * -i output\digitSylPhone.mlf output\syl2phone.scp digitSyl.mlf
      

      在上述指令中，我們使用顏色來表示檔案的用途，藍色代表是輸入檔案，紅色代表是輸出檔案。輸出檔案 digitSyl.mnl 列出所有用到的聲學模型，如下：
      原始檔（htk/chineseDigitRecog/training/output/digitSyl.mnl）：

      （灰色區域按兩下即可拷貝）

      sil
      ling
      i
      er
      san
      si
      wu
      liou
      qi
      ba
      jiou
      

      Hint

      mnl 代表 model name list。

      而 digitSylPhone.mlf 則是將 digitSyl.mlf 的音節資訊轉換成為 phone 資訊的結果，以便用於聲學的訓練，檔案如下：

      Example（htk/chineseDigitRecog/training/output/digitSylPhone.mlf）：
      Hint

      由於我們是使用一個音節來作為一個聲學模型，因此 digitSylPhone.mlf 和 原先的 digitSyl.mlf 的內容恰巧一樣。

   3. 產生 wav2fea.scp
      接著我們要進行語音特徵擷取，也就是要將每一個 wav 檔案轉換成 MFCC，首先我們先產生 wav2fea.scp，MATLAB 指令如下：

      wavDir='..\waveFile';
      waveFiles=recursiveFileList(wavDir, 'wav');
      outFile='output\wav2fea.scp';
      fid=fopen(outFile, 'w');
      for i=1:length(waveFiles)
      	wavePath=strrep(waveFiles(i).path, '/', '\');
      	[a,b,c,d]=fileparts(wavePath);
      	fprintf(fid, '%s\t%s\r\n', wavePath, ['output\feature\', b, '.fea']);
      end
      fclose(fid);
      

      Batch 指令如下：

      (for /f "delims=" %%i in ('dir/s/b wave\*.wav') do @echo %%i output\feature\%%~ni.fea)> output\wav2fea.scp
      

      所產生的 wav2fea.scp 用來規範 wav 檔案和所產生的音訊特徵檔案的對應關係，其內容如下：
      Example（htk/chineseDigitRecog/training/output/wav2fea.scp）：

      由上述檔案可以看出，所有產生的語音特徵檔案，將以 fea 為附檔名，並放置在 output\feature 目錄下。

   4. 使用 HCopy.exe 進行語音特徵抽取
      接著，我們就可以使用 HTK 的 hcopy.exe 指令來產生 MFCC 檔案：

      HCopy -C mfcc.cfg -S output\wav2fea.scp
      

      在上述指令中，mfcc.cfg 是一個參數檔，用來規範產生 MFCC 的參數，其內容如下： Error: D:\users\jang\books\audiosignalProcessing/example/htk/chineseDigitRecog/training/mfcc.cfg does not exist!