Forum内の下記スレッドでKaldi公式の学習レシピ(nnet3用)から変更が必要な点についての回答が行われていますので宜しければご確認ください。音響モデルの作成についてまず、GMMの学習に13次元のMSLS特徴量、chain学習に40次元のMSLS特徴量が必要となります。SpeechRecgnitionClientのFEATURESへの入力をSaveHTKFeatureに繋ぎ変える事でHTK形式の特徴量ファイルが出力されます。デコード時(音声認識セットのサンプル)は40次元の特徴量のみをSpeechRecgnitionClientにて送信していますが、学習の為には別途13次元の特徴量が必要になりますのでご注意ください。上記のスレッドを参考にHARKで出力したHTK特徴量をKaldiのark形式に変換して頂いた上で、Kaldiへ入力して学習してください。我々が提供しているモデルではiVectorに100次元を使用しております。ディレクトリをご参照ください。Notes:Kaldi公式のレシピでPCMデータから直接作成してしまいますと、MSLS特徴量には対応していませんのでMFCC特徴量が使われます。MSLSExtractionの代わりにMFCCExtractionというノードを使用する事も可能ですが、この場合も特徴量の次元数等の設定については学習時と合わせて頂く必要が御座います。以上、宜しくお願い致します。TakigahiraModeratorお問い合わせありがとうございます。等で指定する最適化オプションで性能が大きく変わる事が御座います。未設定の場合はご検討ください。以降、CPUに合わせたコンパイラオプションが適切に設定されているという前提で書かせて頂きます。等で下記の環境変数を追記してから試して頂けますでしょうか。書いた場合、端末(bash)を立ち上げなおすと反映されます。HARK-Designer上から実行する場合は、hark_designerコマンドを起動する端末を立ち上げなおしてHARK-Designer自体も再度起動してください。OPENBLAS_NUM_THREADS=1もし、他にもOpenBLASを使用しているアプリケーションがあり環境変数の設定を全体(全てのbash)に反映したくないというケースではHARKを実行する際に、下記のように実行する事でコマンドのみに反映されます。この方法の場合、HARK-Designer上から実行すると反映されません。コマンドラインからHARKを実行して頂く必要が御座います。書いても実行できます。互換性の為にエイリアスとして設定されているので機能は同じです。以上、宜しくお願い致します。WordPress.。