本文详述了Kaldi工具包的编译安装过程及如何使用它进行中文语音识别，包括环境配置、模型训练和导入，特别介绍了thch30数据集和CVTE模型的应用。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.youkuaiyun.com/zyziszy/article/details/82919957 </div>
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<p></p><div class="toc"><h3><a name="t0"></a>目录</h3><ul><ul><li><a href="#kaldi_13" rel="nofollow" data-token="a2a2ae159a6a29db7d80861b651800fb" target="_self">kaldi是什么</a></li><li><a href="#kaldi_17" rel="nofollow" data-token="e3b403c5add61eb64ef7600ec32def99" target="_self">kaldi与中文语音识别</a></li><li><a href="#kaldi_27" rel="nofollow" data-token="64a4a8aaf7bfc2ab7a1e15d8ad57946f" target="_self">编译与安装kaldi</a></li><li><a href="#kaldi_138" rel="nofollow" data-token="e3928b4ef9043fbc802b91ad2620b71c" target="_self">用kaldi进行中文语音识别</a></li></ul></ul></div><p></p>
这3篇博客，详细总结和记录了我编译安装kaldi和两种用kaldi进行中文语音识别的过程，包括如何kaldi的简单介绍、环境的配置、相关模型的训练、导入，算是自己近期学习的一个总结，也希望可以帮助到需要的人~~~
本篇博客主要记录了我编译安装kaldi的过程
另外两篇博客的连接
kaldi是什么
kaldi是一个用C++写的语音识别工具包。kaldi旨在供语音识别研究员使用。当然，kaldi也可以用作声纹识别。关于他的详细介绍可以访问kaldi的官方文档
kaldi与中文语音识别
感谢很多大神与科研工作者在kaldi上开源了他们的数据集和训练模型，让我这样的小白可以站在巨人的肩膀上前行。目前我所了解到有3个开源的中文语音识别例子。
- 清华大学开源的thchs30数据集（疯狂为CSLT打电话~~~）
- CVTE公司开源的CVTE Mandarin Model模型
- Beijing Shell Shell Technology公司开源的aishell数据集
如果有同学知道其他的数据集or模型，中英文皆可，欢迎联系我补充啊~
编译与安装kaldi
注意：为了提高训练的速度，kaldi最好安装在GPU云服务器下。如果没有服务器话，使用虚拟机应该也是可以的，但一定要分配足够的内存空间和存储空间。下面我就以我使用的centos服务器为例，介绍kaldi的编译与安装。
编译与安装大概分为3步
- 安装git、下载kaldi的源码
- 安装编译所需依赖包
- 配置、编译kaldi
1.kaldi的下载
kaldi的所有源码开源在了GitHub上，可以直接git下载到服务器上，首先得确保服务器上安装了git，如果没有安装的话，就先安装git
sudo yum install git -y
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接着git clone下载kaldi
git clone https://github.com/kaldi-asr/kaldi.git
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下载完成kaldi源码后，我们将得到如下一个文件结构的目录。
kaldi/
├── COPYING
├── egs/ //egs目录里存放了使用kaldi完成的开源语音识别/声纹识别项目
├── INSTALL //编译安装kaldi的指导
├── misc/
├── README.md
├── scripts/
├── src/ //src文件夹里存放了kaldi源码
├── tools/ //tools文件夹里存放了语音处理的工具包
└── windows/ //windows文件夹存放了在windows下编译安装kaldi的文件
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2.安装编译所需要的依赖包
编译之前需要确操作系统中安装有如下包
subversion
automake
autoconf
libtool
g++
zlib
libatal
wget
sox
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首先进入到kaldi/tools目录下，接着在调用check_dependencies.sh脚本检查系统中的包是否安装完全
cd kaldi/tools
extras/check_dependencies.sh
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如图所示，这个shell脚本会提示系统需要安装的包，按照提示安装即可。
安装完成后再次运行这个脚本，如果提示OK就可以开始进行kaldi的编译。
3.编译kaldi
首先编译tools，在在kaldi/tools目录下输入
make
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我使用的服务器是i7有8个核心，因此输入make -j 8可以使用8个核心一起编译，加快编译速度。
之后转到kaldi/src目录下,输入如下命令
cd ../src
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在src目录下首先要运行configure进行配置，由于每个人的cuda版本、安装路径不一定相同，所以这里需要根据自己的服务器情况进行修改，如下是我的configure配置方案，仅供参考。
./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
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配置完成后，就可以进行src的编译了
make depend
make
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同样，如果是多核CPU的话，你可以使用make depend -j 8和make -j 8加快编译速度
完成后会有提示成功和失败，结束make后就算完成了kaldi的编译与安装了~
用kaldi进行中文语音识别
完成kaldi的安装后，就可以用kaldi做语音识别了~，下面分别是我用kaldi做的两种不同中文语音识别的博客连接。
参考资料：
{
Author: "byr-zyziszy",
Mail: "zyziszy@foxmail.com",
Github: "https://github.com/zyzisyz",
Date: "2018-10-2"
}
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