kaldi上的深度神经网络（Deep Neural Networks in Kaldi）

深度神经网络已经是语音识别领域最热的话题了。从2010年开始，许多关于深度神经网络的文章在这个领域发表。许多大型科技公司（谷歌和微软）开始把DNN用到他们的产品系统里。（备注：谷歌的应该是google now，微软的应该是win7和win8操作系统里的语音识别和他的SDK等等）

     但是，没有一个工具箱像kaldi这样可以很好的提供支持。因为先进的技术无时无刻不在发展，这就意味着代码需要跟上先进技术的步伐和代码的架构需要重新去思考。

     我们现在在kaldi里提供两套分离的关于深度神经网络代码。一个在代码目录下的nnet/和nnetbin/,这个是由 Karel Vesely提供。此外，还有一个在代码目录nnet-cpu/和nnet-cpubin/，这个是由 Daniel Povey提供（这个代码是从Karel早期版本修改，然后重新写的）。这些代码都是很官方的，这些在以后都会发展的。

    在例子目录下，比如： egs/wsj/s5/, egs/rm/s5, egs/swbd/s5 and egs/hkust/s5b，神经网络的例子脚本都可以找到。 Karel的例子脚本可以在local/run_gnn.sh或者local/run_nnet.sh，而Dan的例子脚本在local/run_nnet_cpu.sh。在运行这些脚本前，为了调整系统，run.sh你必须首先被运行。

    我们会很快的把这两个神经网络的详细文档公布。现在，我们总结下这两个的最重要的区别：

        1.Karel的代码，是用GPU加速的单线程的SGD训练，而Dan的代码是用多个CPU的多线程方式；

        2.Karel的代码支持区分性训练，而Dan的代码不支持。

     除了这些，在架构上有很多细小的区别。

     我们希望对于这些库添加更多的文档，Karel的版本的代码有一些稍微过时的文档在Karel's DNN training implementation.

   

 

    翻译的不好，大家见谅。我主要看下kaldi里的dnn脚本在哪，区别在哪。大家凑合看……

    欢迎交流……

转自： http://blog.csdn.net/wbgxx333/article/details/17734031