Kaldi中语言模型

数据准备流程是为了整理数据，生成指定的文件或者是变成指定的格式，方便kaldi后面的语言模型训练，数据准备流程
1、 处理集外词，将分词后的预料库data/local/train/text中的文件索引全部替换成，在生成语言模型时，如果计数文件中或者训练文件总出现了词典之外的词（OOV）将被替换成，然后将 作为正常词进行统计，这么做的好处是给大量OOV分配概率，使得相比于以前频数稀少的精确词，使用增大计算概率，也起到了一定的泛化效果，会降低perplexity值，使得模型效果变好
2、 为方便kalid统计词频，给所有word加上，，（分别代表 句首，句尾，集外词）设置索引，生成索引文件word_map，并且将训练语料data/local/train/text中的每个word按照索引映射成word_map的指定项，生成train.gz文件，后续语言模型依据train.gz文件统计各ngram出现的频率
3、 结合发音词典和语料库，统计每个word出现的频次并且按照出现次数的多少排序，生成unigram.counts文件，该文件的目的主要是在后续模型回退阶段，回退至unigram时，为unigram赋概率值，具体计算：count(unigram)/vocabulary_size。