Ubuntu18.04构建语音识别工具Kaldi并跑通整个TIMIT数据集（包含使用GPU的DNN）

语音识别工具应用最广泛的当属Kaldi了。

1. Kaldi简介

  Kaldi是一个语音识别工具，在语音识别研究领域大量使用。以下摘录自博客：

Kaldi是一个C++实现的语音识别工具，它使用Apache v2.0开源协议。它的主要目标用户是语音识别的研究者，它提供现代和灵活的代码，使用C++实现，容易修改和扩展。强调通用算法和recipe；尽量使用能被证明正确的算法；Kaldi的代码都是通过彻底的测试的；尽量避免把简单问题复杂化；Kaldi是容易理解的；Kaldi是容易复用和重构的。目前，Kaldi的代码和脚本实现了大部分标准技术，包括标准的线性变换、MMI、boosted MMI和MCE区分式训练，也包括特征空间的区分性训练。

2. Ubuntu18.04构建Kaldi

2.1. 准备工作

  首先打开终端，从github上克隆Kaldi：git clone https://github.com/kaldi-asr/kaldi.git kaldi --origin upstream，等克隆完成以后，进入tools文件夹：cd tools，然后运行指令：./extras/check_dependencies.sh，该指令检查构建Kaldi所需的依赖项是否安装好。

类似于图1，每个人具体的不一样，按照它的建议安装没有安装的依赖项，例如：sudo apt-get install g++ make automake autoconf unzip sox gfortran libtool subversion python2.7。然后再运行./extras/check_dependencies.sh会发现提示没有安装Intel的math kernel library（MKL），可以运行命令extras/install_mkl.sh来安装，但是下载安装很慢，两个多小时。也可以直接去Intel MKL网站下载完整安装包，然后本地解压，进入mkl文件夹运行./install.sh安装。但是这样安装貌似还要自己配置环境变量（我第1次装的时候不用，第2次需要自己配置，索性直接用extras/install_mkl.sh命令，睡一觉起来就装好了）。这个包现在开源的了，去网站下载的话要先注册个账号，然后才能免费下。安装好以后，保险起见，再运行一次./extras/check_dependencies.sh，这次显示：

  现在依赖项安装完成了，构建Kaldi，tools文件夹里最重要的文件是openfst，这里采取稳妥的方法，去官网下载openfst-1.6.7的压缩包，然后拷贝到tools文件夹下。执行make -j4，4代表cpu的核心数，也可以直接输入make，就是运行慢一点。这里注意，如果事先没有拷贝openfst到tools文件夹下，运行make它也会下载，但是，但是总是出错，试了n次，百度了n次都没有解决。所以，稳妥起见，还是直接下载压缩包，拷贝进去，压缩包我也上传了，免费下载