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/INSTALL。linux进入tools/和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

• 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