Kaldi

Kaldi是一个强大的语音识别工具库(ASR),主要由Daniel Povey开发和维护。目前支持GMM-HMM、SGMM-HMM、DNN-HMM等多种语音识别的模型的训练和预测。其中DNN-HMM中的神经网络还可以由配置文件自定义,DNN、CNN、TDNN、LSTM以及Bidirectional-LSTM等神经网络结构均可支持。


下载Kaldi

1、可参考kaldi官网:http://kaldi-asr.org/doc/install.html

Kaldi代码放在Github中,我们可以通过git clone直接克隆代码,然后CD到项目中:

然后再cd kaldi


安装Kaldi

1、安装说明位于kaldi下的INSTALL文件中,不过只适用于Linux(Mac,Ubuntu,Centeos,Debian)等,对于Windows下安装Kaldi的方法,有单独的说明windows/INSTALLlinux进入tools/src/根据INSTALL中的方法进行安装。

2、进入tools目录下运行,检查Kaldi环境依赖

cd tools/

extras/check_dependencies.sh

根据check_dependencies.sh输出结果的提示,安装缺的包,否则后期可能出现异常,安装后重新执行一遍上面的代码查看是否环境安装成功。

3、编译安装

如果你有多个CPU并希望加速安装,通过提供-j选项来构建指定CPU数量,例如使用4个CPU

make -j 4

4、然后再进入src目录下,进行安装

./configure --shared
        make depend -j 8
        make -j 8

-j 8表示同时运行编译安装,因为make需要很长时间,但是8个并发对于没有太多核的笔记本或者小型电脑可能比较多,根据自己的情况选择参数。

理论上,应该安装完成。


遇到的问题

  • 友情提示,如果是用虚拟机安装的话,尽可能给较大的硬盘空间,我给了50G,实际可能用了30G左右。
  • 如果在配置过程中,下载网速太慢,可以参考配置共享文件夹
  • 如果在配置过程中,虚拟机硬盘空间不够,可以参考virtual box虚拟机硬盘扩充
  • 如果报错The GPG keys listed for the "***" repository are already installed but they are not corret

则可以 yum install intel-mkl-64bit-2019.2-057 --nogpgcheck

  • 如果之后还是报错,根目录文件系统空间不足,可以参考扩展虚拟机根目录
  • 如果遇到报错internal compiler error,如下图

可以采取下图的做法

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