حوّل ملفات HTK مجانًا

ما هو تنسيق HTK ولماذا يوجد؟

تنسيق HTK (أداة نموذج ماركوف المخفي) هو تنسيق ملف صوتي مصمم خصيصًا لأبحاث التعرف على الكلام، تم تطويره في جامعة كامبريدج في أواخر الثمانينات والتسعينات. إنه ليس تنسيق صوتي للاستهلاك - إنه تنسيق بيانات بحثية يخزن صوت الكلام إلى جانب التمثيلات المعلمية (MFCCs، بنوك الفلاتر، إلخ) المستخدمة لتدريب واختبار أنظمة التعرف على الكلام. اعتبره حاوية متخصصة لتحليل الصوت اللغوي.

تم إنشاء التنسيق لأداة HTK، التي أصبحت مؤثرة للغاية في أبحاث التعرف على الكلام. قبل أن تسيطر التعلم العميق، كانت نماذج ماركوف المخفية (HMMs) هي النهج السائد للتعرف على الكلام، وكانت HTK هي البرنامج القياسي للتدريب. استخدم علماء الصوت واللغويون والمهندسون الذين يعملون في تكنولوجيا الصوت (أسلاف سيري، أنظمة النسخ، أبحاث اللغة) تنسيق HTK بشكل واسع من التسعينات حتى أوائل 2010.

كيف يختلف HTK عن تنسيقات الصوت العادية مثل WAV أو MP3؟

HTK لا يحاول أن يكون تنسيق صوت عام - إليك ما يجعله فريدًا:

{faq_2_privacy_title}

{faq_2_privacy_desc}

{faq_2_instant_title}

{faq_2_instant_desc}

{faq_2_offline_title}

{faq_2_offline_desc}

تخزين المعلمات

يمكن لملفات HTK تخزين المعلمات الصوتية جنبًا إلى جنب أو بدلاً من الصوت الخام - أشياء مثل معاملات cepstral بتردد ميل (MFCCs)، طاقات بنك الفلاتر، بيانات النغمة، وكونتور الطاقة. هذه تمثيلات رياضية للكلام مستخرجة من الصوت وتستخدم مباشرة بواسطة خوارزميات التعرف. تخزن التنسيقات الصوتية العادية (WAV، MP3) فقط بيانات الموجة.

HTK هو تنسيق بحث متخصص من عصر HMM للتعرف على الكلام. إذا كنت بحاجة فقط إلى الصوت للاستماع أو التحليل في الأدوات الحديثة، فإن تحويله إلى WAV يستخرج بيانات الموجة الم stripped من البيانات الوصفية الخاصة بـ HTK.

هل يمكنني تشغيل ملفات HTK في برامج الصوت العادية؟

بشكل عام لا - HTK متخصص للغاية لأدوات الصوت الاستهلاكية:

أدوات متخصصة فقط

تحتاج إلى برنامج معالجة الكلام للتعامل مع HTK بشكل صحيح - أداة HTK الأصلية من كامبريدج (مجانية ولكن بترخيص أكاديمي)، أدوات أبحاث الكلام مثل Praat (تحليل صوتي)، مجموعة أدوات التعرف على الكلام Kaldi، أو محولات متخصصة. هذه الأدوات تفهم تخزين المعلمات وبنية البيانات الوصفية لـ HTK. إذا لم تكن تقوم بأبحاث الكلام، فلن يكون لديك هذه الأدوات مثبتة.

{faq_3_photos_title}

{faq_3_photos_desc}

{faq_3_graphics_title}

{faq_3_graphics_desc}

{faq_3_print_title}

{faq_3_print_desc}

{faq_3_social_title}

{faq_3_social_desc}

{faq_3_professional_title}

{faq_3_professional_desc}

استخراج الموجة

تخزن معظم ملفات HTK صوت الموجة الخام (PCM) حتى لو كانت تتضمن ميزات أيضًا. تستخرج أدوات التحويل هذه الموجة إلى WAV، والذي يمكن تشغيله في كل مكان. تحتوي بعض ملفات HTK على معلمات فقط (لا يوجد موجة) - لا يمكن تشغيلها مباشرة لأنها ميزات صوتية تمت معالجتها بالفعل، وليست صوتًا. ستحتاج إلى توليد الصوت من الميزات (وهو مشكلة بحث كاملة).

إذا كان لديك ملفات HTK وترغب في الاستماع إليها، فحوّلها إلى WAV. إذا كنت بحاجة إلى تحليلها لأبحاث الكلام، استخدم أداة HTK أو Kaldi. لا يوجد مسار للاستماع العادي - لم يتم تصميم التنسيق لذلك.

ما هي جودة صوت HTK عادةً؟

عادةً ما تكون جودة صوت HTK بجودة الهاتف (8kHz عينة) أو أفضل قليلاً (16kHz)، حيث كانت أبحاث التعرف على الكلام تاريخيًا تركز على الهاتف والكلام الإذاعي. لا يحتاج الصوت إلى جودة موسيقية كاملة 44.1kHz - 8kHz يلتقط معلومات كافية عن الكلام للنسخ، وتقلل معدلات العينة المنخفضة من وقت المعالجة والتخزين في التجارب البحثية. جودة الصوت وظيفية، وليست عالية الدقة.

عادةً ما تكون الملفات صوت PCM خطي 16 بت، وأحيانًا 8 بت لمجموعات البيانات القديمة جدًا. لا يوجد ضغط في تخزين الموجة - إنه PCM خام مثل WAV. جودة الصوت محدودة بمعدل العينة بدلاً من الترميز. بالنسبة لفهم الكلام، فإن 16kHz كافية تمامًا. بالنسبة لعلم الصوتيات حيث تقوم بتحليل النغمات والتفاصيل الطيفية الدقيقة، قد يستخدم الباحثون معدلات أعلى، ولكن مجموعات بيانات HTK من عصر HMM هي في الغالب 8-16kHz.

الجودة تعتمد على السياق. لتدريب التعرف على الكلام، فإن معدلات العينة المنخفضة جيدة وحتى مفيدة (بيانات أقل، تدريب أسرع، تركيز على الترددات ذات الصلة). لتحليل لغوي للوزن، والتنغيم، وجودة الصوت، تساعد المعدلات الأعلى. إذا كنت تقوم بتحويل HTK إلى WAV للأرشفة، فإنك تحافظ على أي جودة تم تسجيلها. فقط لا تتوقع صوت عالي الجودة - هذه تسجيلات صوتية من سياقات بحثية، غالبًا من مجموعات بيانات الهاتف أو الكلام المقروء، وليست تسجيلات صوتية استوديو.

هل يجب أن أحول HTK إلى WAV أو MP3؟

WAV هو الخيار الصحيح لمعظم حالات الاستخدام لأنه بلا فقدان وعالمي. بيانات الموجة HTK هي PCM غير مضغوط، لذا فإن استخراجها إلى WAV هو تغيير تنسيق بدون فقدان الجودة. إذا كنت تنقل بيانات كلام HTK إلى معالجة الكلام الحديثة (Kaldi، نماذج الكلام PyTorch، ESPnet)، فإن WAV هو الإدخال القياسي. إذا كنت تقوم بأرشفة تسجيلات أبحاث لغوية، فإن WAV يحافظ على الجودة. إذا كنت بحاجة إلى تحليل الصوتيات في Praat أو برامج صوتية لغوية، فإن WAV هو المتوقع.

حوّل إلى MP3 فقط إذا كانت السعة التخزينية حرجة وكان فهم الكلام كافيًا. MP3 بمعدل 64kbps جيد لتدوين الكلام ولكنه سيقلل قليلاً من التحليل الصوتي (تعاني النغمات، تتبع النغمة عند معدلات بت منخفضة). بالنسبة لأرشيفات الكلمات المنطوقة حيث تهم المساحة التخزينية (مجموعات تاريخية شفهية كبيرة، إلخ)، فإن MP3 مقبول. للتطبيقات البحثية، التزم بـ WAV لتجنب إدخال عيوب.

تذكر أن ملفات HTK صغيرة بالفعل بالنسبة للكلام - 8kHz أحادي الصوت حوالي 1MB في الدقيقة غير مضغوط. يوفر ضغط MP3 مساحة ضئيلة على صوت الكلام منخفض النطاق مقارنة بالموسيقى. ليست المقايضة تستحق ذلك ما لم تكن تتعامل مع تيرابايت من بيانات الكلام. بالنسبة للملفات الفردية أو مجموعات البيانات التي تقل عن ~100GB، استخدم WAV فقط وتجنب أي مخاوف تتعلق بالجودة. المساحة التخزينية رخيصة، وإعادة معالجة بيانات البحث مكلفة.

لماذا أصبح تنسيق HTK مهمًا في التعرف على الكلام؟

كانت أداة HTK من جامعة كامبريدج هي المنصة السائدة لأبحاث التعرف على الكلام من التسعينات حتى 2000، قبل أن يغير التعلم العميق كل شيء. قدمت أدوات موحدة لتدريب المعرفين المعتمدين على HMM، وكان تنسيق HTK هو تنسيق البيانات الأصلي. استخدمه الباحثون في جميع أنحاء العالم لأنه كان نسبيًا متاحًا (مجاني للبحث)، موثق جيدًا، ومتوافق مع خوارزميات التعرف على الكلام الرائدة في ذلك العصر. أصبح معيارًا فعليًا.

تم توزيع مجموعات بيانات الكلام الرئيسية (مجموعة TIMIT الصوتية، كلام صحيفة وول ستريت، كلام الهاتف المحادثاتي Switchboard) في أو تم تحويلها عادةً إلى تنسيق HTK للمعايرة. كانت قدرة التنسيق على تخزين كل من الصوت الخام والميزات المستخرجة (MFCCs، بنوك الفلاتر) تجعله فعالًا لخطوط البحث - معالجة مسبقة مرة واحدة، تخزين الميزات، تدريب العديد من النماذج. كان هذا مهمًا حسابيًا عندما كانت استخراج الميزات مكلفة على أجهزة الحاسوب في التسعينات.

تضاءل تأثير HTK مع التعلم العميق. الأطر الحديثة مثل Kaldi (لا تزال تعتمد على HMM ولكن أكثر مرونة)، TensorFlow، وPyTorch للنماذج من النهاية إلى النهاية لا تحتاج إلى تنسيق HTK المتخصص. ومع ذلك، استخدمت عقود من الأبحاث المنشورة HTK، لذا يستمر التنسيق في البيانات المؤرشفة والأنظمة القديمة. كان على العديد من الباحثين الحاليين في مجال الكلام تعلم HTK في المدرسة العليا حتى لو لم يستخدموه الآن. إنه ذو أهمية تاريخية على الرغم من أنه تم استبداله بأدوات وتنسيقات أكثر مرونة.

ما هي البرامج التي يمكنها تحويل ملفات HTK بشكل صحيح؟

The HTK toolkit itself (http://htk.eng.cam.ac.uk/, free for research) includes HCopy tool which can convert HTK to other formats and vice versa. This is the authoritative source but requires academic registration and understanding HTK toolkit installation. For Windows, compilation is non-trivial. For Linux, it's more straightforward but still academic software with that friction level.

تتضمن مجموعة أدوات التعرف على الكلام Kaldi (kaldi-asr.org، مفتوحة المصدر) أدوات للتعامل مع تنسيق HTK حيث انتقل العديد من الباحثين من HTK إلى Kaldi. يحتوي SoX (Sound eXchange) على بعض الدعم لـ HTK ولكنه محدود. يمكن لمكتبات Python مثل python_speech_features أو المحولات المتخصصة في قواعد بيانات معالجة الكلام استخراج الموجات. للتحويلات الفردية، قد تعمل المحولات عبر الإنترنت أو ffmpeg (الإصدارات الأحدث لديها دعم محدود لـ HTK)، على الرغم من أن الموثوقية تختلف.

بصراحة، إذا لم تكن بالفعل في بيئة أبحاث الكلام مع HTK أو Kaldi مثبتة، فإن جعل التحويل يعمل أمر مزعج. تحتوي البرامج الأكاديمية على حواف خشنة - التبعيات، الترخيص، الوثائق تفترض الخبرة. بالنسبة للمستخدمين العاديين الذين يتلقون ملفات HTK، فإن العثور على شخص في تكنولوجيا الصوت لتحويلها يكون أحيانًا أسهل من إعداد سلسلة الأدوات. إذا كنت جادًا بشأن العمل مع بيانات HTK، فقم بتثبيت أداة HTK أو Kaldi للتعامل معها بشكل صحيح. لا توجد حلول صديقة للمستهلك.

هل يمكن أن تحتوي ملفات HTK على ميزات فقط بدون موجة صوتية؟

نعم، وهذا يسبب الارتباك - إليك ما تعنيه ملفات HTK التي تحتوي على معلمات فقط:

{faq_8_avoid_title}

{faq_8_avoid_desc}

{faq_8_lossless_title}

{faq_8_lossless_desc}

{faq_8_format_title}

{faq_8_format_desc}

{faq_8_resolution_title}

{faq_8_resolution_desc}

لماذا توجد ملفات تحتوي على ميزات فقط

في تدريب التعرف على الكلام، غالبًا لا تحتاج إلى الصوت الخام بعد استخراج الميزات. يوفر تخزين الميزات مساحة هائلة (13-39 معامل لكل إطار مقابل آلاف عينات الموجة لكل إطار). قد تتضمن مجموعات البيانات الموزعة لتدريب النماذج ميزات فقط لتقليل حجم التنزيل ولأن الموجة غير ضرورية لتدريب HMM القياسي. إنه فعال لعملية التدريب ولكنه عديم الفائدة للاستماع.

تحقق من رأس ملف HTK أو استخدم HList (أداة HTK) لفحص نوع المعلمات. إذا رأيت WAVEFORM أو PCM، فإن استخراج الصوت ممكن. إذا رأيت MFCC أو FBANK أو USER، لديك ميزات فقط. اعرف ما تتعامل معه قبل محاولة التحويل.

هل لا يزال يتم استخدام تنسيق HTK في التعرف على الكلام الحديث؟

نادراً في الأبحاث المتقدمة، لكنه يستمر في الأنظمة القديمة ومجموعات البيانات. تستخدم أنظمة التعرف على الكلام الحديثة القائمة على التعلم العميق (DeepSpeech، Wav2Vec، Whisper) أطر عمل مثل PyTorch أو TensorFlow التي تفضل صوت WAV أو FLAC مع بيانات وصفية بتنسيق JSON أو ما شابه. هذه النماذج الشاملة لا تحتاج إلى تخزين ميزات HTK لأن الشبكات العصبية تتعلم الميزات تلقائياً. استخراج MFCC اليدوي الذي يسهل HTK أصبح عفا عليه الزمن بالنسبة للتعلم العميق.

ومع ذلك، لا تزال هناك مجموعات بيانات كلاسيكية (TIMIT، WSJ) يستخدمها الباحثون لاختبار الأداء موجودة بتنسيق HTK. قد تستخدم أنظمة الصوت القديمة في الإنتاج (أنظمة IVR القديمة، أجهزة التعرف على الكلام المدمجة) خطوط أنابيب تعتمد على HTK لم يتم ترقيتها. تستخدم الدورات الأكاديمية التي تعلم أساسيات معالجة الكلام أحياناً HTK لأن HMMs أوضح من الناحية التعليمية من الصناديق السوداء للتعلم العميق. لذا، لا يزال HTK موجودًا في السياقات القديمة والتعليم.

إذا كنت تبدأ العمل في التعرف على الكلام اليوم، فلن تختار تنسيق HTK أو مجموعة أدواته - ستستخدم Kaldi (إذا كنت تقوم بدمج HMM/DNN) أو PyTorch/TensorFlow (لنماذج شاملة) مع تنسيقات الصوت القياسية. HTK هو بنية تاريخية من الجيل السابق لتكنولوجيا الكلام. مهم لفهم تطور المجال، أقل أهمية للأنظمة الحالية. فكر في الأمر مثل بطاقات المثقاب - كانت ضرورية في السابق، والآن أصبحت أرشيفية.

ما الذي يتم تخزينه في رؤوس ملفات HTK؟

تحتوي ملفات HTK على رأس ثنائي بسيط مع بيانات وصفية محددة للكلام:

رمز نوع المعلمة

رمز مكون من 2 بايت يحدد ما يتم تخزينه: WAVEFORM، MFCC، FBANK، USER، LPC، إلخ. تشير المؤهلات إلى المتغيرات مثل _D (معاملات دلتا/سرعة)، _A (تسارع)، _Z (متوسط صفر)، _E (الطاقة مضمنة). هذا يخبر برنامج المعالجة بكيفية تفسير البيانات. على سبيل المثال، MFCC_D_A_Z يعني MFCCs مع معاملات دلتا وتسارع، ومتوسط صفر. إنها خطة بيانات وصفية مدمجة وفعالة.

عدد العينات وحجم المتجه

يحدد الرأس عدد المتجهات (الإطارات) الموجودة وحجم كل متجه بالبايت. بالنسبة لملفات الموجة، يكون حجم المتجه هو عدد العينات لكل إطار. بالنسبة للميزات، يكون عدد المعاملات × البايت لكل معاملة. هذا يسمح للبرامج بقراءة الهيكل الدقيق للبيانات دون تخمين. يمكن التنبؤ بحجم الملف الكلي من معلومات الرأس.

{faq_10_mobile_title}

{faq_10_mobile_desc}

{faq_10_raw_title}

{faq_10_raw_desc}

{faq_10_unix_title}

{faq_10_unix_desc}

{faq_10_portable_title}

{faq_10_portable_desc}

{faq_10_legacy_title}

{faq_10_legacy_desc}

{faq_10_specialized_title}

{faq_10_specialized_desc}

{faq_10_fax_title}

{faq_10_fax_desc}

{faq_10_retro_title}

{faq_10_retro_desc}

هل يمكنني تحرير أو إنشاء ملفات HTK لتجارب الكلام؟

نعم، لكنك تحتاج إلى مجموعة أدوات HTK أو برامج متوافقة. يقوم HCopy بإنشاء ملفات HTK من WAV وتنسيقات أخرى، مما يسمح لك بتحديد معدل العينة، نوع المعلمة، والمعالجة. يقوم HList بفحص ملفات HTK للتحقق من المحتويات. لإنشاء بيانات صوتية صناعية أو معدلة، ستقوم بمعالجة الصوت في أداتك المفضلة (Python، MATLAB)، واستخراج الميزات إذا لزم الأمر، واستخدام HCopy أو كود مخصص لكتابة تنسيق HTK.

توجد مكتبات Python لقراءة/كتابة HTK - htkmfc واحدة منها، على الرغم من أن الصيانة تختلف. التنسيق بسيط بما يكفي لكتابة كاتب ثنائي من الصفر إذا كنت تفهم هيكل الرأس ولديك مواصفات واضحة. يقوم بعض الباحثين بذلك لخطوط معالجة الكلام المخصصة. ومع ذلك، عادة ما تتجنب أبحاث الكلام الحديثة تنسيق HTK تمامًا، مفضلة WAV + بيانات وصفية JSON أو HDF5 لتخزين الميزات. أكثر مرونة، دعم أدوات أفضل.

إذا كنت تعمل ضمن مشروع قائم على HTK أو تحتاج إلى إعادة إنتاج تجارب تاريخية، فإن تعلم إنشاء ملفات HTK ضروري. بالنسبة للمشاريع الجديدة، تساءل عما إذا كان تنسيق HTK هو الخيار الصحيح - على الأرجح لا، ما لم تكن تتفاعل مع أنظمة قديمة. تفوق مزايا التنسيق (مضغوط، مُحسّن للكلام) على دعم الأدوات الحديثة الضعيف وانتقال المجال بعيدًا عنه. استخدم HTK عندما يتعين عليك ذلك، وتجنبه عندما تستطيع.

كيف تتعامل ملفات HTK مع لغات وأنظمة صوتية مختلفة؟

تنسيق HTK نفسه غير مرتبط بلغة - إنه فقط يخزن الصوت أو المعلمات الصوتية. يتم التعامل مع المعلومات الخاصة باللغة (الفونيمات، النسخ، قواميس النطق) في ملفات منفصلة: ملفات تسميات للنسخ الصوتية، قواميس للنطق، ملفات قواعد لنماذج اللغة. تحتوي ملفات HTK على بيانات صوتية؛ المعرفة اللغوية خارجية ومجمعة أثناء التدريب أو التعرف.

هذا الفصل هو في الواقع تصميم ذكي - تعمل نفس عملية تدريب النموذج الصوتي لأي لغة بمجرد أن تقدم النسخ المناسبة والقواميس الصوتية. تستخدم أبحاث الكلام متعددة اللغات تنسيق HTK عبر اللغات (الإنجليزية، الماندرين، العربية، إلخ) مع مجموعات الفونيمات الخاصة باللغة المحددة خارجيًا. لا تهتم الموجة أو الميزات باللغة؛ بل تهتم التسميات والنماذج.

لأبحاث اللغة، فإن حيادية تنسيق HTK مفيدة - يمكنك تخزين بيانات الكلام من أي لغة في HTK، وتوضيحها بتسميات خاصة باللغة باستخدام أدوات مثل Praat أو ELAN، ثم تدريب النماذج. لا يفرض التنسيق افتراضات لغوية. ومع ذلك، يعني هذا أن ملفات HTK وحدها لا تخبرك باللغة التي تحتوي عليها - تحتاج إلى بيانات وصفية مرتبطة. توفر تسمية الملفات، هيكل الدليل، أو ملفات النسخ المصاحبة سياق اللغة.

لماذا يعتبر تنسيق HTK عفا عليه الزمن من قبل العديد من الباحثين؟

أدى الانتقال إلى التعلم العميق إلى تغيير التعرف على الكلام بشكل جذري. تم تصميم HTK لأنظمة تعتمد على HMM حيث كانت الميزات المصممة يدويًا (MFCCs) تُدخل في نماذج إحصائية. يتعلم التعلم العميق الميزات من الطيفيات الخام أو الموجات تلقائيًا، مما يجعل استخراج الميزات اليدوي غير ضروري. أصبحت القيمة الأساسية لـ HTK - تخزين الميزات بكفاءة وأدوات تدريب HMM - غير ذات صلة. لماذا تستخدم تنسيقًا متخصصًا عندما تفضل الشبكات العصبية المدخلات المرنة؟

Modern research demands flexibility that HTK format lacks - variable-length sequences, multi-modal data (audio + video + text), complex metadata, hierarchical organization. Formats like HDF5 or protocol buffers handle this better. Development tools improved massively since HTK's era - Python, TensorFlow, PyTorch, Git, Jupyter notebooks. HTK's C-based, academic Unix toolchain feels dated compared to modern ML infrastructure. Researchers want to focus on models, not fight file format limitations.

تغيرت الثقافة الأكاديمية أيضًا - يُتوقع الآن البحث المفتوح القابل للتكرار مع الشيفرة المشتركة. تتعارض رخصة HTK الأكاديمية ونموذج تطويره المغلق (تتحكم فيه كامبريدج) مع ممارسات العلوم المفتوحة الحديثة. Kaldi، الذي خلف HTK، مرخص بموجب Apache ومفتوح المصدر. PyTorch وTensorFlow هما مفتوحا المصدر بدعم الشركات مع مجتمعات ضخمة. HTK مجمد في الزمن - كانت آخر إصدار رئيسي منذ سنوات - بينما يتسابق المجال للأمام. ليس لأن HTK سيء؛ بل لأن تكنولوجيا الكلام تجاوزته.

ما هي الأخطاء الشائعة التي تحدث عند تحويل ملفات HTK؟

تتصدر قائمة الارتباك في معدل العينة. يخزن HTK فترة العينة بوحدات 100 نانوثانية، والتي يجب على المحولات تفسيرها بشكل صحيح. تؤدي الأخطاء هنا إلى تشغيل الصوت بسرعة خاطئة - أصوات تشيبمونك (سريعة جدًا) أو حركة بطيئة (بطيئة جدًا). يعد سوء تفسير نوع المعلمة مشكلة أخرى - إذا توقع البرنامج وجود موجة ولكنه واجه ميزات MFCC، ستحصل على بيانات غير مفهومة أو تعطل. تحقق دائمًا من مخرجات التحويل من خلال التحقق من المدة والاستماع إلى بعض العينات.

تحدث مشاكل الترتيب عند قراءة ملفات HTK التي تم إنشاؤها على منصة واحدة (big-endian) على أخرى (little-endian) دون تبديل البايت بشكل صحيح. يصبح الصوت ضجيجًا. لا يحتوي تنسيق HTK على علامات ترتيب في المعيار، لذا قد تفترض الأدوات واحدة أو أخرى. يقوم بعض المحولات بالكشف التلقائي، والبعض الآخر لا. إذا كان الصوت المحول ضجيجياً/مشوشاً، حاول فرض تبديل الترتيب. هذا أقل شيوعًا الآن (معظم الأنظمة هي little-endian) ولكن يمكن أن تحتوي الملفات القديمة على هذه المشكلة.

تسبب الملفات التي تحتوي على ميزات فقط (بدون موجة) أخطاء 'فشل التحويل' عندما يتوقع المستخدمون استخراج الصوت. لا يمكن للأدوات إنشاء صوت من معاملات MFCC. كما أن الرؤوس التالفة أو الملفات المقطوعة تفشل أيضًا بشكل غير متوقع - ليست بيانات البحث دائمًا مُنسقة بعناية، ويمكن أن تؤدي أخطاء القرص أو النقل المتقطع إلى إنشاء ملفات تالفة. عندما يفشل التحويل، تحقق من ملف HTK باستخدام HList أو محرر سداسي للتحقق من سلامة الرأس ونوع المعلمة قبل إلقاء اللوم على المحول.

هل يجب أن أحافظ على تنسيق HTK للأرشفة أو تحويله إلى WAV؟

لأرشفة طويلة الأمد لتسجيلات الكلام، قم بتحويلها إلى WAV أو FLAC مع بيانات وصفية مناسبة (ملفات JSON الجانبية للنسخ، معلومات المتحدث، ظروف التسجيل). WAV هو معيار مفتوح مع دعم أدوات عالمي مضمون لعقود. HTK هو تنسيق أكاديمي متخصص من عصر بحث معين - دعم الأدوات يتناقص بالفعل وسيتدهور أكثر. لا تحبس بيانات الصوت القيمة في تنسيق عفا عليه الزمن. يضمن الانتقال إلى التنسيقات القياسية إمكانية الوصول في المستقبل.

إذا كانت ملفات HTK جزءًا من مجموعات بيانات بحث تاريخية تحتوي على معايير ثابتة (مثل TIMIT)، فإن الحفاظ على كل من HTK وWAV له معنى - HTK من أجل إعادة إنتاج التجارب القديمة، وWAV من أجل إمكانية الوصول في الأدوات الجديدة. وثق عملية التحويل (الأداة المستخدمة، المعلمات، التحقق المنجز) حتى يعرف الباحثون العلاقة بين الإصدارات. بالنسبة لبيانات الكلام الخاصة التي لا تحتوي على سياق HTK تاريخي، تخطى الحفاظ على HTK تمامًا - WAV فقط.

تقدم ملفات HTK التي تحتوي على ميزات فقط معضلة. إذا كانت ميزات مشتقة يمكنك إعادة إنشائها من مصدر WAV (الذي قمت بأرشفته)، فلا تتعب نفسك بالحفاظ على ميزات HTK - التخزين في التنسيقات الحديثة أو إعادة الإنشاء حسب الحاجة أسهل. إذا كانت الميزات تحتوي على معالجة مخصصة لا يمكنك تكرارها، فكر في تخزين أكثر قابلية للنقل مثل CSV، مصفوفات NumPy، أو HDF5 بدلاً من HTK. المبدأ: حافظ على المحتوى في تنسيقات مفتوحة وموثقة، وليس في تنسيقات بحثية خاصة أو متخصصة. لقد خدمت HTK غرضها؛ WAV وبيانات وصفة هي المستقبل.