使用HTK搭建英文大词汇量连续语音识别系统（二）

六、提取特征参数，生成.mfc文件

在data/configs文件中编写配置文件wav_config，内容：

SOURCEFORMAT=NIST
TARGETKIND=MFCC_0_D_A
TARGETRATE=100000.0
SAVECOMPRESSED=T
USEHAMMING=T
WINDOWSIZE=250000.0
SAVEWITHCRC=T
PREEMCOEF=0.97
NUMCHANS=26
CEPLIFTER=22
NUMCEPS=12

最后有一行换行
使用python编写生成.mfc文件的路径文件codetrain.scp，如下：

D:\HTK\dataset_TIMIT\TIMIT\TRAIN\DR1\FCJF0\SA1.WAV D:\HTK\dataset_TIMIT\TIMIT\TRAIN\DR1\FCJF0\SA1.MFC
D:\HTK\dataset_TIMIT\TIMIT\TRAIN\DR1\FCJF0\SA2.WAV D:\HTK\dataset_TIMIT\TIMIT\TRAIN\DR1\FCJF0\SA2.MFC
D:\HTK\dataset_TIMIT\TIMIT\TRAIN\DR1\FCJF0\SI1027.WAV D:\HTK\dataset_TIMIT\TIMIT\TRAIN\DR1\FCJF0\SI1027.MFC
D:\HTK\dataset_TIMIT\TIMIT\TRAIN\DR1\FCJF0\SI1657.WAV D:\HTK\dataset_TIMIT\TIMIT\TRAIN\DR1\FCJF0\SI1657.MFC

python代码为

import osfor root,dirs,files in os.walk(r"D:\HTK\dataset_TIMIT\TIMIT\TRAIN"):for file in files:if file.endswith('.WAV'):root_txt=os.path.join(root,file)     #文本路径root_txt1=os.path.join(root)  a=file.split('.',1)#print(root_txt+' '+root_txt1+'\\'+a[0]+'.MFC\n')a1=open("D:\HTK\dataset_TIMIT\codetrain.txt",'a')a1.write(root_txt+' '+root_txt1+'\\'+a[0]+'.MFC\n')a1.close()

将codetrain.txt后缀改为scp，在data文件中新建scps文件夹，并将codetrain.scp放在scps文件夹中。
执行命令：

HCopy -T 1 -C configs/wav_config -S scps/codetrain.scp

之后，就会在train文件中wav文件所在位置产生相应的mfc特征文件。

七、定义模型，生成文件：hmms/hmm0/proto，hmms/hmm0/vFloors

先定义一个原始的HMM模型文件proto，放在data文件，内容如下：

~o 39 <MFCC_0_D_A>
~h “proto”

5
2
39
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
39
1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0
1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0
1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0
3
39
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
39
1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0
1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0
1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0
4
39
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
39
1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0
1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0
1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0
5
0.0 1.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.6 0.4 0.0 0.0
0.0 0.0 0.6 0.4 0.0
0.0 0.0 0.0 0.7 0.3
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0

最后有一行换行
然后编写新的配置文件config，放在data/configs文件中，内容如下：

#SOURCEFORMAT=NIST
TARGETKIND=MFCC_0_D_A
TARGETRATE=100000.0
SAVECOMPRESSED=T
USEHAMMING=T
WINDOWSIZE=250000.0
SAVEWITHCRC=T
PREEMCOEF=0.97
NUMCHANS=26
CEPLIFTER=22
NUMCEPS=12
ENORMALISE=F

最后有一行换行
这里和wav_config文件唯一的区别是没有了SOURCEFORMAT=NIST这句。
再使用python编写mfc位置文件train.scp。

import osfor root,dirs,files in os.walk(r"D:\HTK\dataset_TIMIT\TIMIT\TRAIN"):for file in files:if file.endswith('.MFC'):root_txt=os.path.join(root,file)     #文本路径  #a=file.split('.',1)#print(root_txt+'\ '+os.path.join(root)+a[0]+'.mfc')a1=open("D:\HTK\dataset_TIMIT\scp_xunlian.txt",'a')a1.write(root_txt+'\n')a1.close()

将生成的scp_xunlian.txt文件名称修改为train.scp，放在data/scps文件夹中。
train.scp中的部分内容如下：

D:\HTK\dataset_TIMIT\TIMIT\TRAIN\DR1\FCJF0\SA1.MFC
D:\HTK\dataset_TIMIT\TIMIT\TRAIN\DR1\FCJF0\SA2.MFC
D:\HTK\dataset_TIMIT\TIMIT\TRAIN\DR1\FCJF0\SI1027.MFC
D:\HTK\dataset_TIMIT\TIMIT\TRAIN\DR1\FCJF0\SI1657.MFC
D:\HTK\dataset_TIMIT\TIMIT\TRAIN\DR1\FCJF0\SI648.MFC
D:\HTK\dataset_TIMIT\TIMIT\TRAIN\DR1\FCJF0\SX127.MFC
D:\HTK\dataset_TIMIT\TIMIT\TRAIN\DR1\FCJF0\SX217.MFC
D:\HTK\dataset_TIMIT\TIMIT\TRAIN\DR1\FCJF0\SX307.MFC

执行以下命令：

HCompV -C configs/config -f 0.01 -m -S scps/train.scp -M hmms/hmm0 proto`

之后，在hmms/hmm0中生成新的proto文件和一个vFloors文件。
新建一个macros.txt文件，内容是把vFloors文件复制过来，在开头加两行内容：

~o
39 <MFCC_0_D_A>

最后有一行换行
再把文件后缀去掉，得到全局宏文件macros。
然后在hmm0文件夹中新建主宏文件hmmdefs，内容为把新生成的proto文件内容复制进来，复制data /monophone1为data /monophone0，并去掉“sp”，并把~h “proto”替换成data /monophone0文件中的所有音素，并在hmms新建hmm1，hmm2，hmm3。具体如下：

新建一个hmmdefs.txt文件
复制hmm0文件中的proto文件内容
打开monophones0文件，由于里面共有47个音素，所以把刚刚拷贝的内容粘贴47次，然后把每一段中的~h “proto”里的proto替换成这47个音素
将hmmdefs.txt文件的后缀删去

示例：

~h "ax"
<BEGINHMM>
<NUMSTATES> 5
<STATE> 2
<MEAN> 39-1.012254e+01 -7.264227e+00 -5.370607e+00 -9.712223e+00 -8.047406e+00 -5.681802e+00 -5.715535e+00 -8.866675e-01 -3.691200e+00 -1.679092e+00 -2.372118e+00 -1.992837e+00 5.435896e+01 3.500741e-03 3.751603e-03 -3.257724e-04 8.666575e-04 4.723777e-03 -5.870705e-04 2.242970e-04 -5.077751e-03 -4.136840e-03 -6.560303e-04 -4.315044e-03 -2.692410e-03 3.635510e-03 -9.592961e-05 -2.103102e-04 1.351059e-04 -1.660344e-05 -3.384981e-04 -2.177452e-04 -1.438189e-04 1.636954e-04 2.628736e-04 5.670929e-06 2.228742e-04 2.034476e-04 -1.622332e-05
<VARIANCE> 391.019788e+02 5.942492e+01 7.969104e+01 8.208924e+01 7.801925e+01 7.487221e+01 7.644019e+01 6.621938e+01 6.555125e+01 4.695238e+01 4.796210e+01 3.524434e+01 1.175212e+02 4.562052e+00 3.524029e+00 3.336635e+00 4.190800e+00 4.308127e+00 4.198910e+00 4.401061e+00 4.303517e+00 3.945029e+00 3.243077e+00 2.985245e+00 2.440660e+00 5.602145e+00 6.298037e-01 5.834211e-01 5.080931e-01 6.770242e-01 7.052048e-01 7.098501e-01 7.490554e-01 7.594700e-01 6.945509e-01 5.957313e-01 5.417513e-01 4.463944e-01 8.994046e-01
<GCONST> 1.383838e+02
<STATE> 3
<MEAN> 39-1.012254e+01 -7.264227e+00 -5.370607e+00 -9.712223e+00 -8.047406e+00 -5.681802e+00 -5.715535e+00 -8.866675e-01 -3.691200e+00 -1.679092e+00 -2.372118e+00 -1.992837e+00 5.435896e+01 3.500741e-03 3.751603e-03 -3.257724e-04 8.666575e-04 4.723777e-03 -5.870705e-04 2.242970e-04 -5.077751e-03 -4.136840e-03 -6.560303e-04 -4.315044e-03 -2.692410e-03 3.635510e-03 -9.592961e-05 -2.103102e-04 1.351059e-04 -1.660344e-05 -3.384981e-04 -2.177452e-04 -1.438189e-04 1.636954e-04 2.628736e-04 5.670929e-06 2.228742e-04 2.034476e-04 -1.622332e-05
<VARIANCE> 391.019788e+02 5.942492e+01 7.969104e+01 8.208924e+01 7.801925e+01 7.487221e+01 7.644019e+01 6.621938e+01 6.555125e+01 4.695238e+01 4.796210e+01 3.524434e+01 1.175212e+02 4.562052e+00 3.524029e+00 3.336635e+00 4.190800e+00 4.308127e+00 4.198910e+00 4.401061e+00 4.303517e+00 3.945029e+00 3.243077e+00 2.985245e+00 2.440660e+00 5.602145e+00 6.298037e-01 5.834211e-01 5.080931e-01 6.770242e-01 7.052048e-01 7.098501e-01 7.490554e-01 7.594700e-01 6.945509e-01 5.957313e-01 5.417513e-01 4.463944e-01 8.994046e-01
<GCONST> 1.383838e+02
<STATE> 4
<MEAN> 39-1.012254e+01 -7.264227e+00 -5.370607e+00 -9.712223e+00 -8.047406e+00 -5.681802e+00 -5.715535e+00 -8.866675e-01 -3.691200e+00 -1.679092e+00 -2.372118e+00 -1.992837e+00 5.435896e+01 3.500741e-03 3.751603e-03 -3.257724e-04 8.666575e-04 4.723777e-03 -5.870705e-04 2.242970e-04 -5.077751e-03 -4.136840e-03 -6.560303e-04 -4.315044e-03 -2.692410e-03 3.635510e-03 -9.592961e-05 -2.103102e-04 1.351059e-04 -1.660344e-05 -3.384981e-04 -2.177452e-04 -1.438189e-04 1.636954e-04 2.628736e-04 5.670929e-06 2.228742e-04 2.034476e-04 -1.622332e-05
<VARIANCE> 391.019788e+02 5.942492e+01 7.969104e+01 8.208924e+01 7.801925e+01 7.487221e+01 7.644019e+01 6.621938e+01 6.555125e+01 4.695238e+01 4.796210e+01 3.524434e+01 1.175212e+02 4.562052e+00 3.524029e+00 3.336635e+00 4.190800e+00 4.308127e+00 4.198910e+00 4.401061e+00 4.303517e+00 3.945029e+00 3.243077e+00 2.985245e+00 2.440660e+00 5.602145e+00 6.298037e-01 5.834211e-01 5.080931e-01 6.770242e-01 7.052048e-01 7.098501e-01 7.490554e-01 7.594700e-01 6.945509e-01 5.957313e-01 5.417513e-01 4.463944e-01 8.994046e-01
<GCONST> 1.383838e+02
<TRANSP> 50.000000e+00 1.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+000.000000e+00 6.000000e-01 4.000000e-01 0.000000e+00 0.000000e+000.000000e+00 0.000000e+00 6.000000e-01 4.000000e-01 0.000000e+000.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 7.000000e-01 3.000000e-010.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00
<ENDHMM>

之后，复制monophones0，去掉里面的“sp”音素，得到新的音素文件monophones1。
在hmms文件夹中新建hmm1文件夹，之后执行以下命令：

HERest -A -D -T 1 -C configs/config -I labels/phones0.mlf -t 250.0 150.0 1000.0 -S scps/train.scp -H hmms/hmm0/macros -H hmms/hmm0/hmmdefs -M hmms/hmm1 monophones1

修改-H和-M两项的参数，分别得到如下两个命令：

HERest -A -D -T 1 -C configs/config -I labels/phones0.mlf -t 250.0 150.0 1000.0 -S scps/train.scp -H hmms/hmm1/macros -H hmms/hmm1/hmmdefs -M hmms/hmm2 monophones1

HERest -A -D -T 1 -C configs/config -I labels/phones0.mlf -t 250.0 150.0 1000.0 -S scps/train.scp -H hmms/hmm2/macros -H hmms/hmm2/hmmdefs -M hmms/hmm3 monophones1

最终结果有两个文件hmmsdef和macros放在hmm3下。

八、绑定静音

首先复制hmm3中的两个文件到新建的hmm4中。打开hmm4中的hmmdefs文件，复制“sil”的那一部分内容，往下粘贴一个，再修改为sp，相当于借用“sil”的模型增添了一个“sp”模型。
然后在data/scripts文件夹中新建sil.txt文件，内容如下：

AT 2 4 0.2 {sil.transP}
AT 4 2 0.2 {sil.transP}
AT 1 3 0.3 {sp.transP}
TI silst {sil.state[3],sp.state[2]}

最后有一行换行，之后将该文件的后缀名改为hed。
执行以下命令：

HHEd –A –D –T  1 –H hmms/hmm4/macros –H hmms/hmm4/hmmdefs –M hmms/hmm5 scripts/sil.hed monophones0

再使用HERest命令进行两次重估。
在hmms文件夹中新建hmm6和hmm7，修改-H和-M两项的参数，分别得到如下两个命令：

HERest -A -D -T 1 -C configs/config -I labels/phones0.mlf -t 250.0 150.0 1000.0 -S scps/train.scp -H hmms/hmm5/macros -H hmms/hmm5/hmmdefs -M hmms/hmm6 monophones0

HERest -A -D -T 1 -C configs/config -I labels/phones0.mlf -t 250.0 150.0 1000.0 -S scps/train.scp -H hmms/hmm6/macros -H hmms/hmm6/hmmdefs -M hmms/hmm7 monophones0

最终结果有两个文件hmmsdef和macros放在hmm7下。

九、重新校正训练数据

首先，制作新发音字典dict2。复制data/dict/dict1内所有内容，粘贴在dict/dict2.txt文件中，并按照字母顺序添加“SILEN sil”一项，之后将后缀名删去。如图：

处理labels/trainwords.mlf文件。需要把里面的所有路径改为“*/XXXX”格式。将原trainwords.mlf备份，然后复制一份得到trainwords.txt。python代码如下：

a1=open("D:\HTK\data/labels/trainwords.txt",'r+')
b=[]
str='\S'
txt1=a1.readlines()
a1.close()
for lines in txt1:a=linesc=aif a.find(str)>=0:b=a.split('\S',1)c='"*/S'+b[1]#print('*\S'+b[1])a2=open("D:\HTK\data/labels/trainwords_new.txt",'a')a2.write(c)a2.close()

得到trainwords_new.txt文件，然后修改文件名为trainwords.mlf。trainwords.mlf部分内容为：

接着，执行如下命令：

HVite -A -D -l * -o SWT -b SILEN -C configs/config -H hmms/hmm7/macros -H hmms/hmm7/hmmdefs -i labels/aligned.mlf -m -t 250.0 150.0 1000.0 -y lab -a -I labels/trainwords.mlf -S scps/train.scp dict/dict2 monophones0

其中dict2是SILEN sil加入发音字典dict1后的新发音字典，aligned.mlf是将要生成的新的音素级标音文件。
然后使用HERest重估两次，放在hmm9中，其中，用aligned.mlf代替phones0.mlf，命令如下：

HERest –A –D –T 1 –C configs/config –I labels/aligned.mlf –t 250.0 150.0 1000.0 –S scps/train.scp –H hmms/hmm7/macros –H hmms/hmm7/hmmdefs –M hmms/hmm8 monophones0

HERest –A –D –T 1 –C configs/config –I labels/aligned.mlf –t 250.0 150.0 1000.0 –S scps/train.scp –H hmms/hmm8/macros –H hmms/hmm8/hmmdefs –M hmms/hmm9 monophones0

注意：生成的aligned.mlf文件中需要把路径的”’*’”替换成” *”（如果有这个单引号的话），还有就是sp sp不能连一块出现。
到这里就可以进行识别率的测试了。首先需要建立gram任务语法，并生成wdnet任务网络语法。其次在test目录下生成.mfc文件方法同train下生成.mfc，并制作mfcc路径文件test.scp，使用命令进行测试。

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一、建立gram，生成词网络文件wdnet

可以利用前面生成的wlist文件进行建立。
将wlist复制一份，并将后缀改为txt，然后使用如下代码进行处理：

def delblankline(infile, outfile):infopen = open(infile, 'r',encoding="utf-8")outfopen = open(outfile, 'w',encoding="utf-8")db = infopen.read()outfopen.write(db.replace('\n','|'))infopen.close()outfopen.close()delblankline("wlist.txt", "gram.txt")

生成gram.txt文件，打开后在开头加上 "$ W D = " , 在结尾加上 ; ( S E N D − S T A R T < WD=" , 在结尾加上;(SEND-START< WD=",在结尾加上;(SEND−START<$WD >SEND-END)[不要忘记这个分号]，最终得到gram文件如下：

W D = ′ E M ∣ – ∣ A ∣ A B B R E V I A T E ∣ A B I D E S ∣ A B I L I T Y ∣ A B L E ∣ A B L Y ∣ A B O L I S H ∣ A B O R I G I N E ∣ A B O R I G I N E S ∣ A B O U T ∣ A B O V E ∣ A B R U P T L Y ∣ A B S E N T ∣ A B S O L U T I O N ∣ A B S O R P T I O N ∣ A B S U R D ∣ A B S U R D L Y ∣ A C A D E M I C ∣ A C C E L E R O M E T E R ∣ A C C E L E R O M E T E R S ∣ A C C E P T ∣ … ∣ Z O N E S ∣ Z O O ∣ Z O O L O G I S T ∣ Z O O S ; ( S E N D − S T A R T < WD='EM|–|A|ABBREVIATE|ABIDES|ABILITY|ABLE|ABLY|ABOLISH|AB ORIGINE|ABORIGINES|ABOUT|ABOVE|ABRUPTLY|ABSENT|ABSOLUTI ON|ABSORPTION|ABSURD|ABSURDLY|ACADEMIC|ACCELEROMETE R|ACCELEROMETERS|ACCEPT|…|ZONES|ZOO|ZOOLOGIST|ZOOS; (SEND-START< WD=′EM∣–∣A∣ABBREVIATE∣ABIDES∣ABILITY∣ABLE∣ABLY∣ABOLISH∣ABORIGINE∣ABORIGINES∣ABOUT∣ABOVE∣ABRUPTLY∣ABSENT∣ABSOLUTION∣ABSORPTION∣ABSURD∣ABSURDLY∣ACADEMIC∣ACCELEROMETER∣ACCELEROMETERS∣ACCEPT∣…∣ZONES∣ZOO∣ZOOLOGIST∣ZOOS;(SEND−START<$WD>SEND-END)

最后有一行换行
把gram.txt复制到data文件中，并去掉后缀，执行以下命令：

HParse gram wdnet

生成词网络文件wdnet。

二、生成test集的mfc特征文件，并生成mfc路径文件test.scp

首先使用python编写生成.mfc文件的路径文件codetest.scp，代码如下：

import osfor root,dirs,files in os.walk(r"D:\HTK\dataset_TIMIT\TIMIT\TEST"):for file in files:if file.endswith('.WAV'):root_txt=os.path.join(root,file)     #文本路径root_txt1=os.path.join(root)  a=file.split('.',1)#print(root_txt+' '+root_txt1+'\\'+a[0]+'.MFC\n')a1=open("D:\HTK\dataset_TIMIT\mask_test.txt",'a')a1.write(root_txt+' '+root_txt1+'\\'+a[0]+'.MFC\n')a1.close()

得到mask_test.txt，修改文件名为codetest.scp，并放置在data/scps文件中。
执行如下命令：

HCopy -T 1 -C configs/wav_config -S scps/codetest.scp

之后，就会在test文件中wav文件所在位置产生相应的mfc特征文件。
接着再使用python编写mfc位置文件test.scp，代码如下：

import osfor root,dirs,files in os.walk(r"D:\HTK\dataset_TIMIT\TIMIT\TEST"):for file in files:if file.endswith('.MFC'):root_txt=os.path.join(root,file)     #文本路径  #a=file.split('.',1)#print(root_txt+'\ '+os.path.join(root)+a[0]+'.mfc')a1=open("D:\HTK\dataset_TIMIT\scp_test.txt",'a')a1.write(root_txt+'\n')a1.close()

将生成的scp_test.txt文件名称修改为test.scp，放在data/scps文件夹中。
test.scp的部分内容如下：

D:\HTK\dataset_TIMIT\TIMIT\TEST\DR1\FAKS0\SA1.MFC
D:\HTK\dataset_TIMIT\TIMIT\TEST\DR1\FAKS0\SA2.MFC
D:\HTK\dataset_TIMIT\TIMIT\TEST\DR1\FAKS0\SI1573.MFC
D:\HTK\dataset_TIMIT\TIMIT\TEST\DR1\FAKS0\SI2203.MFC
D:\HTK\dataset_TIMIT\TIMIT\TEST\DR1\FAKS0\SI943.MFC

接着制作新发音字典dict3。需要对dict2进行复制，增加如下两行内容：

SEND-END [] sil
SEND-START [] sil

如图：

三、制作训练数据的抄本文件testprompts。

使用代码如下：

import os
import re# make English text clean
def clean_en_text(text):# keep English space '-' ''' and spacecomp = re.compile('[^A-Z^a-z^\-^\' ]')return comp.sub('', text)for root,dirs,files in os.walk(r"D:\HTK\dataset_TIMIT\TIMIT\TEST"):for file in files:if file.endswith('.TXT'):root_txt=os.path.join(root,file)     #文本路径 a=root_txt.split('.',1)abs_path = os.path.join(root,file)with open(abs_path) as f:txt=clean_en_text(f.read())    #文本内容#print(root_txt+txt.upper())a1=open("D:\HTK\dataset_TIMIT\mask_testprompts.txt",'a')a1.write(a[0]+txt.upper()+'\n')a1.close()

将mask_testprompts.txt复制到data文件夹中，并改名为testprompts。
接着在data文件夹中新建test文件夹，执行以下命令：

perl scripts/prompts2mlf test/testwords.mlf testprompts

在test文件夹中生成testwords.mlf文件。这里同样要对testwords.mlf进行处理，需要把里面的所有路径改为“*/XXXX”格式，将原testwords.mlf备份，然后复制一份得到testwords.txt。python代码如下：

a1=open("D:\HTK\data/test/testwords.txt",'r+')
b=[]
str='\S'
txt1=a1.readlines()
a1.close()
for lines in txt1:a=linesc=aif a.find(str)>=0:b=a.split('\S',1)c='"*/S'+b[1]#print('*\S'+b[1])a2=open("D:\HTK\data/test/testwords_new.txt",'a')a2.write(c)a2.close()

得到testwords_new.txt文件，之后修改文件名为testwords.mlf。
得到的testwords.mlf的部分内容如下：

#!MLF!#
“/SA1.lab"
SHE
HAD
YOUR
DARK
SUIT
IN
GREASY
WASH
WATER
ALL
YEAR
.
"/SA2.lab”
DON’T
ASK
ME
TO
CARRY
AN
OILY
RAG
LIKE
THAT
.

然后就可以使用HVite命令进行测试了，这里把wdnet文件放在了dict文件夹中。

HVite –H hmms/hmm9/macros –H hmms/hmm9/hmmdefs –S scps/test.scp  -l * -i results/recout_hmm9.mlf –w dict/wdnet –p 0.0 –s 5.0 dict/dict3 monophones0

生成结果所需要的时间很长，需要耐心等待。
对比一下原句子，左图为识别结果，右图为原句内容：

再执行以下命令：

HResults -I test/testwords.mlf monophones0 results/recout_hmm9.mlf

得到识别率结果。
可以看到识别率并没有很高，下节采用三音素模型改进。