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I build kannada language from scratch using kaldi with 60hr , how to finetune with 1hr?

Offen
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Vorherrschende Sprache
Jupyter Notebook
Sterne
15.1k
Forks
1.8k
PR-Merge-Kennzahlen
Keine gemergten PRs in 30 T.

Beschreibung

I build kannada model from scratch with kaldi all **{ lang.sh, n-gram for language_model.apra , lexicon with own g2p , mfcc , mono, tri 1,2,3 , ivector , chain nnet3 tdnn, dynamic graph with opengram }** - it works good

but how i can fine tune with 1hr of data = i want to make model more powerfull to make branches and add misssing words which improve accuracy

I cant find perfect steps to follow? - **where to find fine tune steps???**

what i got is = **{ extract mfcc of 1hr , by using tri3 of 60hr align_fmllr_lats.sh send that and do ivector - }** like its bit confusing onto their is no proper documentaction is their

please provide steps to finetune.

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