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python Pythonタグが付けられた新着投稿 - Qiita 【初心者】【Python/Django】駆け出しWebエンジニアがDjangoチュートリアルをやってみた~その1~ https://qiita.com/oboerarenai_user/items/4357841493832cd6ca2a Djangoチュートリアルではプロジェクト名を「mysite」としていますが、本シリーズでは「config」としています。 2020-10-04 17:29:03
python Pythonタグが付けられた新着投稿 - Qiita JSUTコーパスでKaldiを学習させる方法 https://qiita.com/kamikennn/items/dcd619919b002dbde2d0 JSUTコーパスでKaldiを学習させる方法KaldiでJSUTコーパスを使う方法Kaldiは音声認識器を自分の好きなようにカスタマイズしながら作成することのできるツールキットです本記事ではKaldiの学習に日本語音声のデータセットのJSUTコーパスダウンロードを用いる方法を共有しようと思いますJSUTコーパスは研究用に作成された時間程度の音声コーパスです商用目的の使用は作者とのコンタクトが必要なので注意してくださいテキストデータはCCBYSAなどにてライセンスされております詳細はLICENCEファイルをご覧ください音声データは以下の場合に限り使用可能ですアカデミック機関での研究非商用目的の研究営利団体での研究も含む個人での利用ブログなどを含む営利目的の利用を希望される場合下記をご覧くださいこの音声データの再配布は認められていませんがあなたのウェブページやブログなどでコーパスの一部例えば文程度を公開することは可能ですできればあなたが論文やブログポスト等の成果を公開した際には私まで連絡してもらえると助かりますこのコーパスの貢献を調査することは我々にとって非常に有効な情報となりますKaldiの学習一般にKaldiやJuliusなどを学習させて日常会話などの音声を精度よく認識させようとする場合数千時間の音声コーパスが必要となります研究用の音声コーパスには以下のコーパスが有名です日本語ではCSJコーパスが最も大きなコーパスおそらくで時間程度のデータ量ですこれらのコーパスは有料であるので手軽に使用できませんなので今回は無料配布されているJSUTコーパスを使用させていただきKaldiの基本的な使い方を共有していきたいと思いますCSJ日本語話し言葉コーパスJNAS新聞記事読み上げ音声コーパスJNAS新聞記事読み上げ高齢者音声コーパスCEJC日本語日常会話コーパスKaldiを自分でゼロからCSJコーパスなどを用いて学習させることはかなり大変で難易度が高いですなのでレシピと呼ばれるコーパスを使用するために必要なプログラム集が用意されています現在KaldiではCSJコーパス用のCSJレシピしかないので英語は他にもたくさんある今回はCSJレシピをカスタマイズしてJSUTコーパスを使用できるようにしたいと思いますKaldiのインストールインストールは少し時間がかかりますインストール方法はわかりやすい記事がありますのでそちらを参考にしてくださいつ記事を紹介しますがどちらも東工大の篠崎先生らが作成してくれたものですいつか詳しいインストール方法を書くかもインストール方法解説インストール方法解説srilmなど付属して必要なものを正しくインストールしないと動かないので気をつけてください実行環境UbuntuLTSメモリGBGPUGeForceRTXwithMaxQanacondaJSUTコーパスの整備まずJSUTコーパスをKaldiで使用できるように整備する必要がありますここさえできればあとはレシピの力で自動で学習してくれますやらなければいけないことはシンプルでCSJが入力される形式と同じようにJSUTを整備すればいいだけです大きく用意しなければいけないファイルは以下のつですwavscptextlexicontxtuttspkspkutt作成方法をつずつ説明していきますカレントディレクトリは常にkaldiegscsjjsutですjsutディレクトリはsディレクトリのコピーですコピーする際はシンボリックリンクファイルが存在するので注意してくださいwavscp作成方法wavscp音声ファイルへのパスが書き込まれたテキストファイルJSUTコーパスの音声データはデフォルトでサンプリング周波数kHzですサイズが大きいのでkHzに変換します変換しなくてもPCの性能次第では大丈夫かもしれませんがkHzでしかやったことないのでエラーが出るかもしれませんwavscp作成用プログラムですwavscpやtextuttspkなどほとんどのファイルは発話IDまたは話者IDについてソートされていなければならないので注意が必要ですimportossysimportglobfromsklearnmodelselectionimporttraintestsplitimportsubprocessimportnumpyasnpnprandomseedseeddefsortfilefnamesubprocesscallfsortfnamegtfnamesortedshellTruesubprocesscallfrmfnameshellTruesubprocesscallfmvfnamesortedfnameshellTruedefconvertwavwavdatapathoutdirsamplingfrequencymustbekHzwavfileofJSUTiskHzsoconverttokHzusingsoxegFILEIDsoxinputwavfilenameroutputwavfilenameforwavdatainwavdatapathfnamewavdatasplitsubprocesscallfsoxwavdataroutdirfnameshellTruesubprocesscallfchmodoutdirfnameshellTruedefmakewavscpwavdatapathlistoutdirconvertedjsutdatadirwavscpformatgtFILEIDcatPATHTOWAVoutfnamefoutdirwavscpwithopenoutfnamewasoutforwavdatapathinwavdatapathlistfileidwavdatapathsplitsplitoutwriteffileidcatconvertedjsutdatadirfileidwavnsortfileoutfnameカレントディレクトリgtkaldiegscsjjsutjsutはsと同じでディレクトリ名を変えただけsからコピーする場合は必ずシンボリックリンクを受け継ぐようにしてくださいcpaのようにオプションaをつけるdatadirdatatraindirfdatadirtrainevaldirfdatadirevaloriginaljsutdatadirpathtoJSUTcorpusconvertedjsutdatadirpathtoconvertedJSUTcorpusmakewavscpoftrainandevalwavdatapathglobglobforiginaljsutdatadirwavwavconvertJSUTwavdatatokHzconvertwavwavdatapathconvertedjsutdatadirsplitdatatrainsizetestsizetrainwavdatalistevalwavdatalisttraintestsplitwavdatapathtestsizemakewavscptrainwavdatalisttraindirconvertedjsutdatadirmakewavscpevalwavdatalistevaldirconvertedjsutdatadirkHzからkHzに変換する際にsoxコマンドを使用していますffmpegなどでもできますsox変換したい音声ファイル名r変換後の音声ファイル名音声ファイルに実行権限が付与されていない場合があるのでchmodで付与しておきますwavscpの形式ファイルIDcat音声ファイルへのパス文末はパイプですcatした音声情報を次に実行されるコマンドに渡しているわけです訓練用とテスト用に別々のwavscpを作成しますサンプルプログラムでは訓練用音声テスト用音声をランダムで選択しています乱数シードは固定していますnprandomseedseedtextやuttspkも訓練用とテスト用を作成wavscpは以下のようになるはずですwavscpBASICcathomekaldiegscsjjsutJSUTBASICwavBASICcathomekaldiegscsjjsutJSUTBASICwavBASICcathomekaldiegscsjjsutJSUTBASICwavBASICcathomekaldiegscsjjsutJSUTBASICwavBASICcathomekaldiegscsjjsutJSUTBASICwavtext作成方法text簡単に言えば音声に対する書き起こし文字起こしテキストですつまり発言された言葉を一言一句テキスト化したものです書き起こしテキストはJSUTコーパスに最初から用意されています音声コーパスならば少なくとも音声と書き起こしは含まれていますtextの形式発話ID品詞情報付き書き起こしテキストegUTT明日名詞は助詞係助詞晴れ名詞です助動詞句読点は除去しておきます厳密にはタグショートポーズタグと置き換えるまず品詞情報を取得するために書き起こしテキストを形態素解析この時同時に「単語の読み」も取得しtranscriptファイルを作成しますこのtranscriptファイルからtextファイルを作成していきますtranscriptファイルは単語カタカナ読み品詞の形で形態素解析した各単語を書き込みます形態素解析器にはMeCabmecabipadicneologdを使用しましたchasentaggerMeCabTaggerdusrlocallibmecabdicmecabipadicneologdの部分は自分の環境に合うように変更してください別の形態素解析器を使うと結果が異なるので注意が必要ですdefmaketranscripttranscriptdatapathlisttraindirevaldirerrordirevalwavdatalisttextformatgtUTTIDTRANSCRIPTUTTIDFILEIDonewavfileltgtoneutterancetranscriptdatapathlistJSUTコーパスの書き起こしテキストファイルtranscriptutftxtへのパスリストtranscriptutftxtは複数あるtraindir訓練用changehankakutozenkakuZENjoinchrxffiforiinrangeHANjoinchrxiforiinrangeHANZENstrmaketransHANZENevaluttidlistforevalwavdatainevalwavdatalistevaluttidlistappendevalwavdatasplitsplitwordreadingfnamewordreadingtxtwordreadingdictwordreadingwithopenwordreadingfnamerasflinesfreadlinesforlineinlinessplitlinelinestripsplitwordreadingdictsplitlinesplitlineouttrainfnameftraindirtranscriptoutevalfnamefevaldirtranscriptoutnoreadingwordfnameferrordirnoreadingwordtxtnoreadingwordlistchasentaggerMeCabTaggerdusrlocallibmecabdicmecabipadicneologdwithopenouttrainfnamewasouttrainopenoutevalfnamewasoutevalopenoutnoreadingwordfnamewasnoreadingfortranscriptdatapathintranscriptdatapathlistwithopentranscriptdatapathrastranslinetransreadlinewhilelinesplitlinelinestripsplituttidsplitlinetranscriptsplitlinetranslateHANZENtranscripttranscriptreplace・replaceーreplace』replace『replace」replace「nodechasentaggerparseToNodetranscripttranscriptlinewhilenodefeaturenodefeatureiffeatureBOSEOSsurfacenodesurfacesplitfeaturefeaturesplitreadingsplitfeaturepartofspeechjoinsplitfeaturereplaceextractnoreadingwordtoerrornoreadingwordlisttxtifreadingifsurfacenotinnoreadingwordlistnoreadingwordlistappendsurfacenoreadingwritefsurfacenifsurface、orsurface。 2020-10-04 17:04:30
js JavaScriptタグが付けられた新着投稿 - Qiita Nuxt.JSにGtagを設置する方法(@nuxtjs/google-gtagは使わない) https://qiita.com/bagooon/items/05adf43829dcb15cf897 NuxtJSにGtagを設置する方法nuxtjsgooglegtagは使わない「nuxtjsgooglegtag」の出力するコードが微妙…NuxtJSを利用してネットショップを構築した際に、Googleアナリティクスの設置に「nuxtjsgooglegtag」を使ってみたところ、以下の点が気になりました。 2020-10-04 17:36:10
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