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本帖最后由 lsh 于 2019-4-15 12:17 编辑
kaldi-tf1.12镜像,已经将kaldi安装所需的包,都准备好。用户购买此镜像后,只需按步骤去执行即可。
安装流程[五大步骤]
1. 开机。建议选 1050ti + 8核CPU + 10G内存。
2. 将Kaldi-master拷贝并解压缩到MyFiles文件夹。
Kaldi-master在哪里?
文件路径:/home/ubuntu/MyFiles/PublicData/advanced/SpeechAudio/Kaldi
3. 安装支撑(三小步)
(1) 切换到tools目录
(2) 运行:
extras/check_dependencies.sh
[不报错,出现successfully,说明成功]
(3) 运行:
make -j X
[注意:X是数字,等于你租用的CPU核的数目]
[无报错,顺利完成,说明成功]
4. 编译Kaldi源码(四小步)
(1) 切换到src目录
(2) 运行:
./configure --shared
(3) 运行:
make depend
(4) 运行:
make -j X
[注意:X是数字,等于你租用的CPU核的数目]
5. 验证是否安装成功
进入egs/yesno/s5目录,执行 ./run.sh 脚本
出现%WER 0.00 [ 0 / 232, 0 ins, 0 del, 0 sub ] exp/mono0a/decode_test_yesno/wer_10_0.0时,恭喜你,Kaldi安装成功!
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安装过程详解
[1] CPU核心数,可用命令 nproc 查看(我用的是虚拟机安装Ubuntu,尝试下来表明不能全开CPU,否则Ubuntu容易死)
[2] 现在的kaldi版本已经不默认安装 IRSTLM (一种语言模型工具),如果有需求,可自行安装。如下所示:
extras/install_irstlm.sh
[3] src目录的make时间较长,耐心等待,出现Done且不报错时表明已安装结束
[4] 验证一下是否安装成功
进入egs目录,用命令 cat README.txt 查看用例,egs下面包含如voxforge,vystadial_{cz,en},yesno和LDC用例
这里用yesno为例
进入egs/yesno目录,用命令cat README.txt 查看yesno数据集介绍,是一个关于Yes/no识别的简单的数据集
进入egs/yesno/s5目录,执行 ./run.sh 脚本
出现%WER 0.00 [ 0 / 232, 0 ins, 0 del, 0 sub ] exp/mono0a/decode_test_yesno/wer_10_0.0时,恭喜你,Kaldi安装成功!
Kaldi目录介绍
进入Kaldi-master可以看到,./tools,./src和./egs这三个目录是比较重要的。
./src目录存放的是Kaldi的源代码。
./egs存放的是Kaldi提供的一些例子。
./tools目录下面全部都是Kaldi依赖的包。其中主要有:
OpenFST:Weighted Finite State Transducer library,是一个用来构造有限状态自动机的库。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.
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。
IRSTLM:这是一个统计语言模型的工具包。
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。
为何不预先安装kaldi?
这是kaldi的特性决定的。我们预先执行了这些过程,用户仍然没法调用。因为用户操作中,会修改kaldi目录的内容。所以,我们必须要将kaldi-master放到MyFiles下面。
这样,用户这次用完关机、下次再来时,在kaldi-master之上的修改,仍在。
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