egs/wsj/s5/steps/nnet3/decode.sh

   1 #!/bin/bash
   2
   3 # Copyright 2012-2015  Johns Hopkins University (Author: Daniel Povey).
   4 # Apache 2.0.
   5
   6 # This script does decoding with a neural-net.  If the neural net was built on
   7 # top of fMLLR transforms from a conventional system, you should provide the
   8 # --transform-dir option.
   9
  10 # Begin configuration section.
  11 stage=1
  12 transform_dir=    # dir to find fMLLR transforms.
  13 nj=4 # number of decoding jobs.  If --transform-dir set, must match that number!
  14 acwt=0.1  # Just a default value, used for adaptation and beam-pruning..
  15 post_decode_acwt=1.0  # can be used in 'chain' systems to scale acoustics by 10 so the
  16                       # regular scoring script works.
  17 cmd=run.pl
  18 beam=15.0
  19 frames_per_chunk=50
  20 max_active=7000
  21 min_active=200
  22 ivector_scale=1.0
  23 lattice_beam=8.0 # Beam we use in lattice generation.
  24 iter=final
  25 num_threads=1 # if >1, will use gmm-latgen-faster-parallel
  26 parallel_opts=  # ignored now.
  27 scoring_opts=
  28 skip_scoring=false
  29 feat_type=
  30 online_ivector_dir=
  31 minimize=false
  32 # End configuration section.
  33
  34 echo "$0 $@"  # Print the command line for logging
  35
  36 [ -f ./path.sh ] && . ./path.sh; # source the path.
  37 . parse_options.sh || exit 1;
  38
  39 if [ $# -ne 3 ]; then
  40   echo "Usage: $0 [options] <graph-dir> <data-dir> <decode-dir>"
  41   echo "e.g.:   steps/nnet3/decode.sh --nj 8 \\"
  42   echo "--online-ivector-dir exp/nnet2_online/ivectors_test_eval92 \\"
  43   echo "    exp/tri4b/graph_bg data/test_eval92_hires $dir/decode_bg_eval92"
  44   echo "main options (for others, see top of script file)"
  45   echo "  --transform-dir <decoding-dir>           # directory of previous decoding"
  46   echo "                                           # where we can find transforms for SAT systems."
  47   echo "  --config <config-file>                   # config containing options"
  48   echo "  --nj <nj>                                # number of parallel jobs"
  49   echo "  --cmd <cmd>                              # Command to run in parallel with"
  50   echo "  --beam <beam>                            # Decoding beam; default 15.0"
  51   echo "  --iter <iter>                            # Iteration of model to decode; default is final."
  52   echo "  --scoring-opts <string>                  # options to local/score.sh"
  53   echo "  --num-threads <n>                        # number of threads to use, default 1."
  54   echo "  --parallel-opts <opts>                   # e.g. '--num-threads 4' if you supply --num-threads 4"
  55   exit 1;
  56 fi
  57
  58 graphdir=$1
  59 data=$2
  60 dir=$3
  61 srcdir=`dirname $dir`; # Assume model directory one level up from decoding directory.
  62 model=$srcdir/$iter.mdl
  63
  64
  65 [ ! -z "$online_ivector_dir" ] && \
  66   extra_files="$online_ivector_dir/ivector_online.scp $online_ivector_dir/ivector_period"
  67
  68 for f in $graphdir/HCLG.fst $data/feats.scp $model $extra_files; do
  69   [ ! -f $f ] && echo "$0: no such file $f" && exit 1;
  70 done
  71
  72 sdata=$data/split$nj;
  73 cmvn_opts=`cat $srcdir/cmvn_opts` || exit 1;
  74 thread_string=
  75 [ $num_threads -gt 1 ] && thread_string="-parallel --num-threads=$num_threads"
  76
  77 mkdir -p $dir/log
  78 [[ -d $sdata && $data/feats.scp -ot $sdata ]] || split_data.sh $data $nj || exit 1;
  79 echo $nj > $dir/num_jobs
  80
  81
  82 ## Set up features.
  83 if [ -z "$feat_type" ]; then
  84   if [ -f $srcdir/final.mat ]; then feat_type=lda; else feat_type=raw; fi
  85   echo "$0: feature type is $feat_type"
  86 fi
  87
  88 splice_opts=`cat $srcdir/splice_opts 2>/dev/null`
  89
  90 case $feat_type in
  91   raw) feats="ark,s,cs:apply-cmvn $cmvn_opts --utt2spk=ark:$sdata/JOB/utt2spk scp:$sdata/JOB/cmvn.scp scp:$sdata/JOB/feats.scp ark:- |";;
  92   lda) feats="ark,s,cs:apply-cmvn $cmvn_opts --utt2spk=ark:$sdata/JOB/utt2spk scp:$sdata/JOB/cmvn.scp scp:$sdata/JOB/feats.scp ark:- | splice-feats $splice_opts ark:- ark:- | transform-feats $srcdir/final.mat ark:- ark:- |"
  93     ;;
  94   *) echo "$0: invalid feature type $feat_type" && exit 1;
  95 esac
  96 if [ ! -z "$transform_dir" ]; then
  97   echo "$0: using transforms from $transform_dir"
  98   [ ! -s $transform_dir/num_jobs ] && \
  99     echo "$0: expected $transform_dir/num_jobs to contain the number of jobs." && exit 1;
 100   nj_orig=$(cat $transform_dir/num_jobs)
 101
 102   if [ $feat_type == "raw" ]; then trans=raw_trans;
 103   else trans=trans; fi
 104   if [ $feat_type == "lda" ] && \
 105     ! cmp $transform_dir/../final.mat $srcdir/final.mat && \
 106     ! cmp $transform_dir/final.mat $srcdir/final.mat; then
 107     echo "$0: LDA transforms differ between $srcdir and $transform_dir"
 108     exit 1;
 109   fi
 110   if [ ! -f $transform_dir/$trans.1 ]; then
 111     echo "$0: expected $transform_dir/$trans.1 to exist (--transform-dir option)"
 112     exit 1;
 113   fi
 114   if [ $nj -ne $nj_orig ]; then
 115     # Copy the transforms into an archive with an index.
 116     for n in $(seq $nj_orig); do cat $transform_dir/$trans.$n; done | \
 117        copy-feats ark:- ark,scp:$dir/$trans.ark,$dir/$trans.scp || exit 1;
 118     feats="$feats transform-feats --utt2spk=ark:$sdata/JOB/utt2spk scp:$dir/$trans.scp ark:- ark:- |"
 119   else
 120     # number of jobs matches with alignment dir.
 121     feats="$feats transform-feats --utt2spk=ark:$sdata/JOB/utt2spk ark:$transform_dir/$trans.JOB ark:- ark:- |"
 122   fi
 123 elif grep 'transform-feats --utt2spk' $srcdir/log/train.1.log >&/dev/null; then
 124   echo "$0: **WARNING**: you seem to be using a neural net system trained with transforms,"
 125   echo "  but you are not providing the --transform-dir option in test time."
 126 fi
 127 ##
 128
 129 if [ ! -z "$online_ivector_dir" ]; then
 130   ivector_period=$(cat $online_ivector_dir/ivector_period) || exit 1;
 131   ivector_opts="--online-ivectors=scp:$online_ivector_dir/ivector_online.scp --online-ivector-period=$ivector_period"
 132 fi
 133
 134 if [ "$post_decode_acwt" == 1.0 ]; then
 135   lat_wspecifier="ark|gzip -c >$dir/lat.JOB.gz"
 136 else
 137   lat_wspecifier="ark:|lattice-scale --acoustic-scale=$post_decode_acwt ark:- ark:- | gzip -c >$dir/lat.JOB.gz"
 138 fi
 139
 140 if [ -f $srcdir/frame_subsampling_factor ]; then
 141   # e.g. for 'chain' systems
 142   frame_subsampling_opt="--frame-subsampling-factor=$(cat $srcdir/frame_subsampling_factor)"
 143 fi
 144
 145 if [ $stage -le 1 ]; then
 146   $cmd --num-threads $num_threads JOB=1:$nj $dir/log/decode.JOB.log \
 147     nnet3-latgen-faster$thread_string $ivector_opts $frame_subsampling_opt \
 148      --frames-per-chunk=$frames_per_chunk \
 149      --minimize=$minimize --max-active=$max_active --min-active=$min_active --beam=$beam \
 150      --lattice-beam=$lattice_beam --acoustic-scale=$acwt --allow-partial=true \
 151      --word-symbol-table=$graphdir/words.txt "$model" \
 152      $graphdir/HCLG.fst "$feats" "$lat_wspecifier" || exit 1;
 153 fi
 154
 155 # The output of this script is the files "lat.*.gz"-- we'll rescore this at
 156 # different acoustic scales to get the final output.
 157
 158
 159 if [ $stage -le 2 ]; then
 160   if ! $skip_scoring ; then
 161     [ ! -x local/score.sh ] && \
 162       echo "Not scoring because local/score.sh does not exist or not executable." && exit 1;
 163     echo "score best paths"
 164     local/score.sh $scoring_opts --cmd "$cmd" $data $graphdir $dir
 165     echo "score confidence and timing with sclite"
 166   fi
 167 fi
 168 echo "Decoding done."
 169 exit 0;