因为自己工作上的需求，近期接触了很多NLP的领域，所以学习这个强大的kaldi模型是肯定不可少的，下面是我的体会，有问题直接提出来啦！！
一 、了解kaldi
kaldi是使用c++写的语音识别的工具，听说很强大哈哈哈。主要用于语音识别ASR，但是我近期看到有人用来做声纹识别（说话人识别），后期会一一尝试。
kaldi是一个语音识别平台，里面含有很多语音识别所需要的模型，比如：gmm，sgmm，dnn和hmm。你可以通过自己的数据在这平台上训练得到自己的模型，然后用于识别。你需要做的也就是改些脚本，适合自己的语音库。跟htk这个平台差不多（真的是不接触kaldi不知道还有个htk，突然发现自己很菜鸡），后面有时间会讲一下这个htk平台。
二、kaldi的下载
先说一下我的环境，我是在自己的电脑上装的虚拟机，是ubuntu16.
先下载kaldi
因为我是新装的虚拟机，所以我要先装git
$sudo apt-get install git
然后再安装kaldi
$git clone https://github.com/kaldi-asr/kaldi.git kaldi-trunk --origin golden
三、kaldi的目录结构+专业术语+依赖包
目录结构
1、脚本。包括shell脚本和perl脚本，存放的是Kaldi提供的一些例子。。主要在egs/wsj文件夹下。
2.工具。一些可执行文件。在src/XXXbin文件夹下。
3.算法实现。kaldi的源代码，在src/XXX文件夹下。
工具和算法实现基本都是C/C++写的。外部工具在tools文件夹下，主要是openfst、sctk、sph2pipe。
专业术语
LM：language model，语言模型
KWS：Keyword Search，关键词搜索
CMVN：cepstral mean and variance，倒谱均值和方差
G2P：Grapheme-to-Phoneme，字形到音位
WSJ：Wall Street Journal，华尔街日报
kaldi依赖包
1、OpenFST：Weighted Finite State Transducer library，是一个用来构造有限状态自动机的库。是一个构造、合并、优化和搜索加权有限状态机FST的库。我们知道隐马尔科夫模型就可以看成是一个有限状态自动机的。这是最终要的一个包，Kaldi的文档里面说：If you ever want to understand Kaldi deeply you will need to understand OpenFst.
2、ATLAS：这是一个C++下的线性代数库。做机器学习自然是需要很多矩阵运算的。
3、IRSTLM:这是一个统计语言模型的工具包。
4、sph2pipe:这是宾夕法尼亚大学linguistic data consortium（LDC）开发的一款处理SPHERE_formatted数字音频文件的软件，它可以将LDC的sph格式的文件转换成其它格式。
5、SCTK：Speech Recognition Scoring Toolkit是NIST（National Institute of Standards and Technology, 美国国家标准与技术协会）提出的一套工具集。NIST评分工具包
6、SRILM：SRILM - The SRI Language Modeling Toolkit是由SRI International提出的一套工具集，主要用于创建和使用统计语言模型。
四、kaldi的编译
安装依赖
安装之前需要确保你安装了这些软件：
apt-get
subversion
automake
autoconf
libtool
g++
zlib
libatal
wget
在ubuntu下的安装代码为：
$sudo apt-get install subversion
$sudo apt-get install automake
$sudo apt-get install autoconf
$sudo apt-get install libtool
$sudo apt-get install g++
$sudo apt-get install wget
注意安装zlib和 libatlas的时候是用下面的代码
$sudo apt-get install libatlas-base-dev
#sudo apt-get install libatlas-dev #我装不成功这个包 我也不知道为什么，但是我没装，，后面也编译成功了
$sudo apt-get install zlib1g
$sudo apt-get install zlib1g-dev
安装完后，我们来检查依赖：
$cd tools
$extras/check_dependencies.sh
可能会提示我们缺了什么。我就遇到了缺失sox
然后我输入
$sudo apt-get install sox subversion
安装依赖后，再检查一次依赖
$extras/check_dependencies.sh
还是出现，说我缺失Intel MKL，然后提示让我 run extras/install_mkl.sh，run完后，我们再检查一次脚本。
$extras/install_mkl.sh
$extras/check_dependencies.sh
extras/check_dependencies.sh: all OK.
如果显示上面all OK，证明我们的依赖已经安装好了。接下来我们就编译tools文件夹，记得要在tools的目录下哦！！
$make -j 4
最后会出现All done OK.那就编译tools文件夹完成了，接下来我们就要编译src文件夹。输入下面的代码，依次运行
$cd ../src
$./configure --shared
$make depend -j 4
$make -j 4
最后出现Done，就是完成啦！！最后的src文件夹编译我用了一个半小时。时间会长一些。
下面是我参考的文章，都是挺不错的blog，大家可以去看看：
https://blog.csdn.net/antkillerfarm/article/details/83268422
http://www.voidcn.com/article/p-vmvnitbt-bkx.html
https://blog.csdn.net/snowdroptulip/article/details/78896915
