按照如此配置进行了训练，LFR_m = 1，LFR_n = 6，batch_frames = 30000
当时GPU Memory占用约为 6831 MiB
当时运行到Epoch 69时退出了一次，改了部分代码使其接着Epoch 69模型参数开始训练：
当时自动保存了基于开发集模型参数
一共训练了150个epoch
visdom上当时记录的可视化图形，中间小波动就是Epoch 69中途退出重新接上训练的影响
为了方便调试预测过程，新建预测用的shell文件pred.sh
pred.sh
执行过程中，存在一下json文件中的中文编码错误，经过修改之后，成功执行。（参考我的其他文章）
输出result.txt文件：
Corr正确率 87.3%
Err词错误率 12.9%
接下来打印的是具体语音条数：
共有20个 speakers
最后打印的是每条语音识别结果与参考结果，包括每个speaker的语音条数utts、以及语音识别评分（C正确 S替换 D删除 I插入）
