kaldi安装教程(CentOs GPU机器)

最新推荐文章于 2022-08-02 14:44:22 发布
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分类专栏： kaldi
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hihei_set/article/details/99713208
本文详细介绍了在CentOS7系统上安装Kaldi语音识别系统的步骤，包括下载源码、检查并安装依赖包、编译配置及环境变量设置等关键环节，最后通过Yes/No模型测试验证安装是否成功。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

官网:https://kaldi-asr.org/

代码:https://github.com/kaldi-asr/kaldi

 

centos7 安装kaldi

 

下载:

git clone https://github.com/kaldi-asr/kaldi.git kaldi-trunk --origin golden

 

检查缺失包

tools/extras/check_dependencies.sh

安装缺失包

yum -y install patch  yum -y install sox

编译:在tools目录下

make -j 28

发现openfast包解压有问题，到http://www.openfst.org/twiki/bin/view/FST/FstDownload下载特定版本包，替换已经下载的压缩包。重新执行上面的命令.

编译:在src目录

./configure make -j 28

 

设置环境变量

export KALDI_ROOT=/data/jianli.yang/kaldi-trunk PATH=$KALDI_ROOT/tools/openfst:$PATH PATH=$KALDI_ROOT/src/featbin:$PATH PATH=$KALDI_ROOT/src/gmmbin:$PATH PATH=$KALDI_ROOT/src/bin:$PATH PATH=$KALDI_ROOT/src/nnetbin:$PATH export PATH

 

测试demo

使用yes/no模型

/data/jianli.yang/kaldi-trunk/egs/yesno/s5

执行run.sh

Kaldi学习（一）—— Kaldi 安装
weixin_42149132的博客
03-18 743
Kaldi学习（一）—— Kaldi 安装 1 . 如果没有安装Git 要先下载git sudo apt-get install git 先在Git 上下载Kaldi包 git clone https://github.com/kaldi-asr/kaldi 2 .文件下载完成后进入文件夹检查安装依赖是否全部完成。如果没有完成，先把依赖的软件包下载包装完成 cd kaldi/tools ext...
Kaldi中文语音识别-----手把手教你kaldi的安装编译
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04-19 3844
写在前面： 本人目前读研中，小白一枚，主要研究方向：语音识别及语音歌曲合成，在这里记录一下自己学习软件的过程，还望大神们口下留情。
Kaldi安装
hutc_Alan的博客
04-11 1043
Kaldi官方文档：http://kaldi-asr.org/doc/ Kaldi github：https://github.com/kaldi-asr/kaldi Kaldi安装 下载代码到服务器： $ git clone https://github.91chi.fun//https://github.com/kaldi-asr/kaldi.git 或者下载压缩包 $ wget https://github.91chi.fun//https://github.com/kaldi-asr/kaldi/
kaldi安装
weixin_40695631的博客
08-07 186
安装步骤： 1. 下载源码 git clone https://github.com/kaldi-asr/kaldi 2. 编译 编译主要分为两大步骤 cd tools/ # 到tools文件下， INSTALL文件中包含了详细的安装步骤 extras/check_dependencies.sh # 安装依赖 make # 编译 cd ../src # 到kaldi/src文件夹下 ./configure --shared make depend -j 8 make .
ubuntu20.04+cuda11+kaldi 安装
q_xiami123的博客
03-10 1622
方案：ubuntu20.04+cuda11+kaldi 本人多次安装实践总结，安装kaldi最佳时间为北京时间早上6点-9点， 这段时间安装成功率最高，不会遇到卡死，断网，下载包失败等糟心的事。 网上说安装kaldi需要借助上网工具加速，这种说法也不太准确，我多次安装均在正常网络环境。 网上有文章说kaldi不能适配cuda11，要改配置。但我用的就是cuda11， 不需要改任何配置，成功安装跑起来嗖嗖的。 如果没GPU装kaldi没太大意思，还是先解决GPU在考虑安装问题吧。 前期准备工作： 确定操
CentOS kaldi make失败
11-09
CentOS 上安装 Kaldi 过程中遇到 `make` 失败可能是由于多种原因导致的，Kaldi 是一个开源的语音识别工具包，其构建过程可能涉及到依赖项缺失、配置错误或者是编译环境的问题。以下是一些可能导致 make 失败的原因及...
Kaldi语音识别学习记录-----编译安装
Scott的专栏
12-01 795
语音识别领域的开源框架有CMUSphinx、HTK、Kaldi等等，而目前仍然比较活跃，且工程价值较高的就数Kaldi，很多从事语音方面的公司，都使用该框架训练自己的语音识别能力，由于其内部代码逻辑较为复杂，故这里一步一步来解读，了解语音识别的内部原理，并期望自定义，实现业务场景下的语音识别、语音唤醒等引擎。 一、准备工作 学习kaldi需要一定的语言基础，尤其是C++，基本上工具以及代码都是基于C++语言实现起来的，所以它相对python等语言还是有一定的门槛，大家在学习工作中，多读多写。从事算法研究
语音识别kaldi安装
12-13
语音识别系统之kaldi安装。里面有具体步骤，欢迎下载。
【Kaldi编译问题全解】：新手到高手的进阶之路
![【Kaldi编译问题全解】：新手到高手的进阶之路]...掌握编译过程不仅可以帮助用户有效地安装和配置Kaldi环境，还能对可能出现的问题进行预测和解决，确保系统的稳定
安装kaldi
shirleyfan的博客
06-02 295
kaldi主页： http://www.kaldi-asr.org/doc/index.html 出现mkl错误，网上搜索处理结果。主要是依赖包没有安装好，按照这里处理，问题搞定。 https://blog.youkuaiyun.com/ybdesire/article/details/90760196 1. 安装MKL 运行脚本extras/install_mkl.sh 2. 运行check_dependencies.sh，检查依赖。 3.编译tools kaldi/tools# make -j 8.
Kaldi安装（Linux环境）
Silicon_Valley
08-02 3173
随着如今的语音被越来越多的应用，尝试着研究下Kaldi，一个开源的语音识别项目。Kaldi官网，包含Kaldi的安装和各种内容的讲解Kaldi的github仓库地址，Kaldi的源码就是存储在github推荐如下这本书，可以辅助理解Kaldi，并且有安装步骤最简单的执行步骤就是如此，kaldi提供了完整的脚本使用，方便了我们的安装，nice。https。...............
01-kaldi安装
Xwei1226的博客
04-27 840
  由于kaldi最新官网已经搬到了github上，故原来一些大佬的博客里面写的关于kaldi安装已经不能使用了，本人经过努力，终于安装好了kaldi，下面是kaldi安装的详细教程。  1：首先访问kaldi-github， git clone http://github.com/kaldi-asr/kaldi.git kaldi --origin upstream;  2：然后cd kaldi...
[实验室环境配置] kaldi安装
currycode
09-01 1320
下载kaldi 包 git clone https://github.com/kaldi-asr/kaldi.git 检查并自动安装依赖库 cd tools ./extras/check_dependencies.sh # all OK 说明成功 make # 这个过程需要消耗一点时间，会下载openfst等工具 # 之所以要在tools文件夹下make的原因：https://github....
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安装环境 Ubuntu 依赖环境安装 安装gitsudo apt-get install git 安装cuda，详见cuda官网。(注意版本不能太高，目前的kaldi不支持最新版本的cuda11.0） 安装kaldi 从github上拉取kaldi项目sudo git clone https://github.com/kaldi-asr/kaldi.git cd kaldi 查看INSTALL文件可以阅读安装步骤。首先进入tools文件夹并检查依赖，后进行编译cd tools sudo e
基于Ubuntu14.04的语音识别工具kaldi安装
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01-16 4164
基于Ubuntu的Kaldi安装教程 前3篇博客，自己一直在写caffe吧，自己最开始是想用caffe做语音识别，然后去阅读了它的源码，发现，现在caffe对于语音识别还是没有那么完善吧，当然了是我自己想的。自己询问过一些人，他们提出的是，可以直接用频谱图去做，自己感觉不是很可行吧。没办法，自己去安装kaldi。kaldi安装要比caffe要简单的多。自己是在Ubuntu 14.04下安装的。接
linux kaldi安装教程
最新发布
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### Kaldi Installation Guide for Linux For installing Kaldi on a Linux system, the process involves several key steps that ensure all dependencies are met and the toolkit is correctly configured. Although specific instructions can vary based on distribution, general guidelines apply broadly. Ensure the operating environment meets prerequisites before starting installation procedures[^1]. Preparing the development environment includes updating package lists and installing necessary build tools: ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y sudo apt-get install -y build-essential cmake curl git wget ``` Installing additional libraries required by Kaldi follows next. These packages provide essential functionalities such as matrix operations, signal processing capabilities, and more: ```bash sudo apt-get install -y autoconf automake bzip2 g++ gcc libatlas-base-dev \ libboost-all-dev libc6 libtool make pkg-config unzip zip zlib1g-dev ``` Cloning the official Kaldi repository from GitHub allows access to source code files needed for compilation: ```bash git clone https://github.com/kaldi-asr/kaldi.git --origin upstream cd kaldi/tools ``` After cloning, some Perl modules might be missing; these can usually be installed via CPAN or through package managers like `apt`. Running the provided script helps automate this part of setup: ```bash make -j$(nproc) ``` Compiling core components requires navigating into another directory within the cloned repository where actual building takes place using Makefiles included with sources: ```bash cd ../src/ ./configure make clean depend -j$(nproc) all ``` Once completed successfully, Kaldi should now reside locally ready for use after adding paths appropriately so commands become accessible globally without specifying full directories each time invoking them during future sessions.
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