Speech recognition 在kaldi中提取每帧所有pdf ID的后验概率

在kaldi中，是否有可能提取每种方法的后验概率 决策树中的pdf ID？我目前正在训练一个CNN模型，它可以复制GMM的结果。我的CNN目前只接受预测真实手机的培训，这意味着如果使用多个pdf ID对手机进行解码，我将遇到麻烦

我目前正在提取后验概率

ali-to-pdf final.mdl ark:ali.1 ark:- | ali-to-post ark:- ark,t:-

打印出如下内容：

0_1_1_1_1_1_1_1 [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] 

基于决策树：

---

这只给了我最好的后验概率，而不是每帧的所有后验概率。。是否有可能获得每帧所有pdf ID的后面，而不是最好的？

您可能应该执行以下操作

阿里到pdf方舟：1.阿里阿里，t:-|阿里到邮政方舟：-方舟，t:输出