[kaldi] alignment 对齐 （音素级和词级）

kaldi天然支持aligment，MFA在kaldi基础上做了封装，提供alignment的接口，如果没有kaldi基础，建议优先考虑MFA 😀

音素级

基于GMM-HMM模型，很容易得到音素级的对齐。主要使用ali-to-phones

• 首先使用step/align_si.sh得到对齐文件

  steps/align_si.sh --cmd "$train_cmd" --nj 10 \
    data/test data/lang exp/tri3a exp/tri3a_ali_test || exit 1;
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  用法：

  "steps/align_si.sh    "
  "e.g.:  steps/align_si.sh data/train data/lang exp/tri1 exp/tri1_ali"
  "main options (for others, see top of script file)"
  "  --config                            # config containing options"
  "  --nj                                         # number of parallel jobs"
  "  --use-graphs true                                # use graphs in src-dir"
  "  --cmd (utils/run.pl|utils/queue.pl ) # how to run jobs."
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• 利用ali-to-phones从上步得到的对齐文件中输出音素级的对齐

  ali-to-phones --per-frame $ali/final.mdl ark:"gunzip -c $ali/ali.*.gz|" ark,t:- \
    | utils/int2sym.pl -f 2- data/lang/phones.txt > $ali/ali_phones.txt  # ali_phones.txt 最终的输出
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词级对齐

需要理解lattice，核心思想是再lattice上做音频的预测对齐。

方法如下：

1. lattice-align-words-lexicon / lattice-align-words 结合 nbest-to-ctm

   和ali.gz不同的是，lattice对齐到lexicon。如果在prepare_lang.sh将position-dependent-phones设置为false，不能使用lattice-align-words命令。

   # 得到lat.*.gz对齐文件
   steps/align_fmllr_lats.sh --cmd "$train_cmd" --nj 10 \
     data/test data/lang exp/tri3a exp/tri3a_ali_lats_test
   
   lattice-1best --lm-scale=10 --word-ins-penalty=0.0 \
       ark:"gunzip -c exp/tri3a_ali_lats_test/lat.*.gz|" ark,t:- |\
       lattice-align-words-lexicon data/lang/phones/align_lexicon.int \
       exp/tri3a_ali_lats_test/final.mdl ark:- ark:-  |\
       lattice-1best ark:- ark:-|\
       nbest-to-ctm --frame-shift=0.01 --print-silence=true ark:- - |\
       utils/int2sym.pl -f 5 data/lang/words.txt > exp/tri3a_ali_lats_test/1.word.ctm
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2. lattice-align-words 结合 lattice-to-ctm-conf

   若开启了音素位置开关，替换部分为：lattice-align-words data/lang/phones/word_boundary.int

   gunzip -c 20200921.lat.bin.gz |\
   lattice-align-words data/lang/phones/word_boundary.int \
   exp/chain/tdnn_1a_sp/final.mdl ark:- ark:-|\
   lattice-to-ctm-conf --acoustic-scale=1.0 --frame-shift=0.03 --print-silence=true ark:- -|\
   int2sym.pl -f 5 data/lang/words.txt > 1.word.ctm
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   • 【1】输出的内容解释：[音频id 通道(1或2) 开始时间位置秒 持续时间秒 词(word) 置信度]
   • 【2】nbest-to-ctm输出的是没有置信度的，多条路径的才有
   • 【3】由于是使用了chain模型，frame-shift应该设置为0.03(这个是由steps/nnet3/chain/build_tree.sh --frame-subsampling-factor 3决定的,其值是表示输入帧进行t个移位并将输出的帧进行偏移)，GMM的话是0.01，可参考Word timings of nnet3 decoding
   • 【4】lattice-to-ctm-conf后面的是ark:- -，后面的-如果不int2sym.pl可直接为1.word.ctm，这时候第5列的词就只能看到id

word.ctm文件：