#PPG-extractor：

/* 本代码以mfcc作为输入，以ppgs作为输出。

一.目录文件及作用

/

1.audio.py : 

	其作用是将.wav声纹文件转化为mfcc。

	使用其 wav2mfcc_v2函数


	hparams = {
	    'sample_rate': 16000,#一秒16000个采样点
	    'preemphasis': 0.97,
	    'n_fft': 512,
	    'hop_length': 80,#80个采样点为帧移动步长 5ms
	    'win_length': 400,#400个采样点为帧宽度，25ms
	    'num_mels': 80,
	    'n_mfcc': 13,
	    'window': 'hann',
	    'fmin': 30.,
	    'fmax': 7600.,
	    'ref_db': 20,  #
	    'min_db': -80.0,  # restrict the dynamic range of log power
	    'iterations': 100,  # griffin_lim #iterations
	    'silence_db': -28.0,
	    'center': True,#是否将MFCC作为当前帧中间向量的结果。（数个向量作为一帧生成一个mfcc)
	}
	是audio.py生成mfcc的分帧、帧移的参数设定。


2.models.py : 

	定义了以mfcc作为输入，ppgs作为输出的一个CNN+BLSTM网络。

	使用了CNNBLSTMClassifier()这个类

3.timit_dataset.py

	定义了数据的迭代器。在train/test中得以应用

	需要指定：
		TRAIN_FILE:一个txt文本，内容是训练数据文件名。如(103-1240-0000),每一行一个文件名。
		TEST_FILE:一个txt文本，内容同上

		MFCC_DIR:存储生成的mfcc数据的目录，目录结构如下：
				MFCC_DIR/
							103/
									1240/
											103-1240-000x.npy
							说话人	语句		语句分段

		PPG_DIR:存储PPGs数据的目录，该数据由Kaldi生成，与我们生成的mfcc数据应一一对应。（帧的划分，位移参数相同）

				目录组织方式同上。

		MFCC_DIM = 39 ，PPG_DIM = 345 指定每帧生成的MFCC/ppg的维度。

4.train.py

	训练网络的代码，指定了网络计算图和tensorboard的监视功能。

/utils/

1. make_mfcc:

	调用audio.py中的wav2mfcc_v2函数，使用参数与其中相同。

	将每个语句分段按帧滑动分割，对每一帧加窗后生成一个MFCC。这和Kaldi按帧生成的PPGs应能一一对应。

	（实践中，发现我们的MFCC会比Kaldi生成的ppgs 帧少1，但是应问题不大）

	我们生成的mfcc，之所以会比ground-truth ppgs少一帧，是因为padding选择不同。但是基本是对的上的

2. generate_data_list.py

	使用Kaldi的结果，即ali.x.txt，每一行是 语句分段.wav Kaldi生成的PPGs

	这个只是为了提取出在timit_dataset.py中所需的TRAIN_FILE和TEST_FILE.也就是只提取每一行的第一个关键字

3. collect_ppgs.py

	基于ali.x.txt，提取每一行的PPgs字段，存储在npy文件中。

	并且文件的组织方式与MFCC的组织方式一样。都遵循最开始该数据集的组织方式

4. test_data_length.py

	检测我们对每个语句分段 生成MFCC的数目是否和PPGs的数目相同，如果相同，则说明我们分帧对应上了

	写这个脚本的原因是，7067-76048-0021我们生成的和Kaldi生成的不一样长，分帧没对应上。

	我把0021删去了

5. test_length

	是检测我们生成的mfcc 至少在103-1240中是否与ali.x.txt里的ppgs是一样多的

6. mfcc_zhao/ PPGs/ 是对应的mfcc存储路径和ppgs存储路径

/experiment/

存储实验日志

/model/

存储最好的一次模型，第62000steps

/my_test/

存储103-1240源数据，ali.1.txt 和没有对齐的数据。

训练策略：

     基于 /tmp/luhui_share/alignments 对齐数据
         /home/data/LibriSpeech/train-clean-100 音频数据
     1.利用Kaldi，生成PPGs-ground-truth。保存在上面第一个路径中，ali.x.txt

     2.利用make_mfcc，为源数据生成mfcc路径

     3.利用collect_ppgs.py ,为ppgs单独生成类似mfcc的路径

     4.利用test_data_length.py 检查是不是每个语句的mfcc数量都和ppgs数量相同

     5.测试timit_dataset.py 能不能获取每个语句片段的 mfcc ppgs mfcc数目 三元组

     6.运行train.py