Kaldi 学习笔记--实例yesno
参考：https://blog.csdn.net/nsh119/article/details/81587462
https://blog.csdn.net/shichaog/article/details/73264152
https://www.cnblogs.com/welen/p/7485151.html
yesno是关于yes和no两个孤立词的识别，该实例是一个非常小的数据集，每一条记录都是一系列yes或者no的语音。
在终端输入: cd kaldi-trunnk/egs/yesno/s5 #进入到yesno的样例目录
再输入： ls #查看该目录下的有哪些文件
其中：conf文件夹里是一些配置文件，例如MFCC的参数，HMM的拓扑结构；
local文件夹里主要是一些准备的数据脚本，供顶层的脚本run.sh调用；
steps和utils文件夹里主要是一些运行时调用的脚本；
data文件夹里主要存放语言模型、发音字典和音素信息等等；
再输入：./run.sh #该脚本执行孤立词识别流程；
经过训练和测试，可以看到运行结果。
其中：WER是字错误率，是一个衡量语音识别系统的准确程度的度量。其计算公式是WER=(I+D+S)/N，其中I代表被插入的单词个数，D代表被删除的单词个数，S代表被替换的单词个数。也就是说把识别出来的结果中，多认的，少认的，认错的全都加起来，除以总单词数。这个数字当然是越低越好。
看看run.sh脚本:
1.音频文件下载，每个.wav文件的发音是yes,no.。文件名1代表yes,0代表no。这种文件名的命名方便以后的数据准备。
2.数据准备，
- wav文件预处理，local/prepare_data.sh waves_yesno 结果保存在s5/data/train_yesno 和s5/data/test_yesno中，主要由以下文件：
text：音频文件id（文件名）与单词的对应；
wav.scp：音频文件id 与音频文件的对应；
utt2spk:音频文件id与说话人的对应；
spk2utt:说话人id与音频文件id的对应；
其大致步骤为：将60个音频文件提取出文件id，其中30个作为训练，剩余30个作为测试。根据文件名中的1和0获取音频文件的内容。将其写入相应的文件，在实际大规模音频内容的情况下，需要自己制作上面的文件来做数据准备。
- 字典准备，local/prepare_dict.sh 结果保存在s5/data/local/dict/目录下面
lexicon.txt :完整的词位（包括静音SIL）-音素对
lexicon_words.txt:单词-音素对
silence_phones.txt :非语言学音素
nonsilence_phones.txt: 语言学音素
optional_silence.txt :备选非语言音素
其大致步骤为：将input的文件夹下的已经写好的文件复制到该目录下，并加入SIL。
- lang 目录，utils/prepare_lang.sh --position-dependent-phones false data/local/dict "
" data/local/lang data/lang 结果保存在s5/data/lang/目录下
phones.txt:音素与整形的对应（openfst格式的symbol tables），以后的操作单词将以整形数字代替
words.txt: 单词与整形的对应（openfst格式的symbol tables），以后的操作音素将以整形数字代替
L_disambig.fst：加消歧符号的字典fst（可以被kaldi识别的字典）
L.fst：字典fst（可以被kaldi识别的字典）
topo：音素状态转移图（HMM）Y，N每个音素为三种状态；SIL为五种状态
oov：词汇表之外的单词会映射到该文件中
phones：该目录下有许多关于音素集的信息。同一类信息可能有三种不同的格式，分别以.csl、.int和.txt结尾。感兴趣的话可以逐个打开查看！~~~
- 语言模型： local/prepare_lm.sh
该脚本其实很简单，将已经生成好的语言模型（s5/input/task.arpabo）转化为Kaldi格式的G.fst，其结果在s5/data/lang_test_tg目录下，有关语言模型创建可参考语音识别-SRILM安装与使用。
3.特征向量提取，结果在s5/mfcc/目录下，其中.ark文件为MFCC的特征向量；.scp文件是音频文件或者说话人与相应ark文件的对应关系；cmvn为说话人，raw为音频文件。有关MFCC可以参考语音识别-MFCC特征提取。
4.单音素训练，该步的输出在s5/exp/mono0a/目录下，该步骤将生成声学模型。
5.构图，该步骤生成最终的HCLG.fst
6.解码，结果在s5/exp/mono0a/decode_test_yesno/目录下
7.查看结果，for x in exp/*/decode*; do [ -d $x ] && grep WER $x/wer_* | utils/best_wer.sh; done