kaldi中文語音識別 1

本篇部落格主要記錄了我編譯安裝kaldi的過程

另外兩篇部落格的連線

kaldi中文語音識別(2)——用thch30資料集做中文語音識別

kaldi中文語音識別(3)——用cvte模型做中文語音識別

kaldi是乙個用c++寫的語音識別工具包。kaldi旨在供語音識別研究員使用。當然，kaldi也可以用作聲紋識別。關於他的詳細介紹可以訪問kaldi的官方文件

感謝很多大神與科研工作者在kaldi上開源了他們的資料集和訓練模型，讓我這樣的小白可以站在巨人的肩膀上前行。目前我所了解到有3個開源的中文語音識別例子。

清華大學開源的thchs30資料集（瘋狂為cslt打**~~~）

cvte公司開源的cvte mandarin model模型

beijing shell shell technology公司開源的aishell資料集

如果有同學知道其他的資料集or模型，中英文皆可，歡迎聯絡我補充啊~

注意：為了提高訓練的速度，kaldi最好安裝在gpu雲伺服器下。如果沒有伺服器話，使用虛擬機器應該也是可以的，但一定要分配足夠的記憶體空間和儲存空間。下面我就以我使用的centos伺服器為例，介紹kaldi的編譯與安裝。

編譯與安裝大概分為3步

安裝編譯所需依賴包

配置、編譯kaldi

sudo yum install git -y

git clone

kaldi/ ├── copying ├── egs/ //egs目錄裡存放了使用kaldi完成的開源語音識別/聲紋識別專案 ├── install //編譯安裝kaldi的指導 ├── misc/ ├── readme.md ├── scripts/ ├── src/ //src資料夾裡存放了kaldi原始碼 ├── tools/ //tools資料夾裡存放了語音處理的工具包 └── windows/ //windows資料夾存放了在windows下編譯安裝kaldi的檔案

2.安裝編譯所需要的依賴包編譯之前需要確作業系統中安裝有如下包

subversion automake autoconf libtool g++zlib libatal wget

sox

首先進入到kaldi/tools目錄下，接著在呼叫check_dependencies.sh指令碼檢查系統中的包是否安裝完全

cd kaldi/tools extras/check_dependencies.sh

如圖所示，這個shell指令碼會提示系統需要安裝的包，按照提示安裝即可。

安裝完成後再次執行這個指令碼，如果提示ok就可以開始進行kaldi的編譯。

3.編譯kaldi

首先編譯tools，在在kaldi/tools目錄下輸入

make

我使用的伺服器是i7有8個核心，因此輸入make -j 8可以使用8個核心一起編譯，加快編譯速度。

之後轉到kaldi/src目錄下,輸入如下命令

cd ../src

在src目錄下首先要執行configure進行配置，由於每個人的cuda版本、安裝路徑不一定相同，所以這裡需要根據自己的伺服器情況進行修改，如下是我的configure配置方案，僅供參考。

./configure --static \
--use-cuda=yes \
--cudatk-dir=/home/zy/cuda/cuda-8.0 \
--mathlib=openblas \
--openblas-root=
../tools/openblas/install \
--threaded-math=no \
--static-math=yes \
--static-fst=yes \
--fst-root=
../tools/openfst

配置完成後，就可以進行src的編譯了

make depend make

同樣，如果是多核cpu的話，你可以使用make depend -j 8和make -j 8加快編譯速度

完成後會有提示成功和失敗，結束make後就算完成了kaldi的編譯與安裝了~

完成kaldi的安裝後，就可以用kaldi做語音識別了~，下面分別是我用kaldi做的兩種不同中文語音識別的部落格連線。

demo（1）——用thch30做中文語音識別

demo（2）——用cvte做中文語音識別

kaldi-ctc的安裝、編譯、測試

kaldi中文語音識別 1

語音識別 kaldi 的安裝

語音識別工具kaldi在linux環境下的安裝步驟

語音識別工具Kaldi安卓庫編譯

kaldi中文語音識別 1

語音識別 kaldi 的安裝

語音識別工具kaldi在linux環境下的安裝步驟

語音識別工具Kaldi安卓庫編譯

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