语音识别工具应用最广泛的当属Kaldi了。
Kaldi是一个语音识别工具,在语音识别研究领域大量使用。以下摘录自博客:
Kaldi是一个C++实现的语音识别工具,它使用Apache v2.0开源协议。它的主要目标用户是语音识别的研究者,它提供现代和灵活的代码,使用C++实现,容易修改和扩展。强调通用算法和recipe;尽量使用能被证明正确的算法;Kaldi的代码都是通过彻底的测试的;尽量避免把简单问题复杂化;Kaldi是容易理解的;Kaldi是容易复用和重构的。目前,Kaldi的代码和脚本实现了大部分标准技术,包括标准的线性变换、MMI、boosted MMI和MCE区分式训练,也包括特征空间的区分性训练。
首先打开终端,从github上克隆Kaldi:git clone .git kaldi --origin upstream
,等克隆完成以后,进入tools文件夹:cd tools
,然后运行指令:./extras/check_dependencies.sh
,该指令检查构建Kaldi所需的依赖项是否安装好。
类似于图1,每个人具体的不一样,按照它的建议安装没有安装的依赖项,例如:sudo apt-get install g++ make automake autoconf unzip sox gfortran libtool subversion python2.7
。然后再运行./extras/check_dependencies.sh
会发现提示没有安装Intel的math kernel library(MKL),可以运行命令extras/install_mkl.sh
来安装,但是下载安装很慢,两个多小时。也可以直接去Intel MKL网站下载完整安装包,然后本地解压,进入mkl文件夹运行./install.sh
安装。但是这样安装貌似还要自己配置环境变量(我第1次装的时候不用,第2次需要自己配置,索性直接用extras/install_mkl.sh
命令,睡一觉起来就装好了)。这个包现在开源的了,去网站下载的话要先注册个账号,然后才能免费下。安装好以后,保险起见,再运行一次./extras/check_dependencies.sh
,这次显示:
现在依赖项安装完成了,构建Kaldi,tools文件夹里最重要的文件是openfst,这里采取稳妥的方法,去官网下载openfst-1.6.7的压缩包,然后拷贝到tools文件夹下。执行make -j4
,4代表cpu的核心数,也可以直接输入make
,就是运行慢一点。这里注意,如果事先没有拷贝openfst到tools文件夹下,运行make
它也会下载,但是,但是总是出错,试了n次,百度了n次都没有解决。所以,稳妥起见,还是直接下载压缩包,拷贝进去,压缩包我也上传了,免费下载
本文发布于:2024-01-30 04:24:56,感谢您对本站的认可!
本文链接:https://www.4u4v.net/it/170655990219195.html
版权声明:本站内容均来自互联网,仅供演示用,请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系,我们将在24小时内删除。
留言与评论(共有 0 条评论) |