Kaldi 和 Vosk 那个更好用

这是一个需要视情况而定的问题。Kaldi是一个广泛使用的语音识别工具包，它提供了许多先进的功能，如LM和AM的自定义以及多种声学建模算法。Vosk是一个轻量级的语音识别库，它的使用非常简单，而且支持多种语言。因此，如果你需要高度定制化的语音识别解决方案，那么Kaldi可能更合适。但如果你只需要进行简单的语音识别任务，那么Vosk可能更为便捷。

相关问题

window如何下载和安装Kaldi

在Windows上安装Kaldi可能会比较复杂，因为Kaldi主要是针对Linux系统开发的。但是，你可以通过使用虚拟机或者Windows Subsystem for Linux（WSL）来在Windows上安装Kaldi。

其中，使用WSL可能是最简单的方法。你可以按照以下步骤来安装Kaldi：

1. 安装WSL。在Windows 10上，你可以通过“控制面板”->“程序”->“启用或关闭Windows功能”来启用WSL。启用后，在Microsoft Store中搜索“Ubuntu”并安装。

2. 打开Ubuntu，更新软件包列表：在Ubuntu终端中运行以下命令：

   sudo apt-get update

3. 安装Kaldi依赖项。在Ubuntu终端中运行以下命令：

   sudo apt-get install -y g++ automake autoconf libtool subversion git zlib1g-dev libatlas-base-dev libatlas3-base gfortran liblapack-dev libblas-dev libffi-dev python3 python3-pip python3-yaml python3-six python3-setuptools

4. 下载Kaldi。在Ubuntu终端中运行以下命令：

   git clone https://github.com/kaldi-asr/kaldi.git

5. 编译Kaldi。在Ubuntu终端中运行以下命令：

   cd kaldi/tools
   ./extras/check_dependencies.sh
   make -j <num-jobs>
   cd ../src
   ./configure --shared --mathlib=ATLAS
   make depend -j <num-jobs>
   make -j <num-jobs>

其中，<num-jobs>是编译使用的CPU核心数。

6. 安装完成后，你可以通过运行以下命令来测试Kaldi：

   cd ../egs/yesno/s5
   ./run.sh

该命令会对一个简单的Yes/No语音识别任务进行训练和测试。

注意：由于Kaldi是一个非常庞大的软件包，它的编译和安装可能需要一定的时间和计算资源。另外，在Windows上使用WSL安装Kaldi可能会有一些限制和不便之处，建议在Linux操作系统上进行安装和使用。

用kaldi提取fbank特征

Kaldi是一个工具包，可以用来提取语音特征，其中包括fbank特征。以下是用Kaldi提取fbank特征的步骤：

1. 准备数据：将所有语音文件放在同一个文件夹中，并准备好相应的标签（如果有的话）。

2. 创建Kaldi数据目录：使用Kaldi的utils目录下的数据准备脚本，例如：

   $ utils/prepare_data.sh data/train

这将创建一个存储特征和标签的Kaldi数据目录。

3. 准备语音特征：使用Kaldi的steps目录下的脚本，例如：

   $ steps/make_fbank.sh --nj 4 --cmd "run.pl" data/train exp/make_fbank/train fbank

这将提取fbank特征并将其存储在exp/make_fbank/train目录中。--nj参数指定并行处理的任务数，--cmd参数指定用于运行任务的计算机资源。

4. 提取CMVN特征：使用Kaldi的steps目录下的脚本，例如：

   $ steps/compute_cmvn_stats.sh data/train exp/make_fbank/train fbank

这将计算CMVN（均值方差归一化）特征并将其存储在exp/make_fbank/train目录中。

5. 准备训练数据：使用Kaldi的utils目录下的脚本，例如：

   $ utils/fix_data_dir.sh data/train

这将修复数据目录中的一些问题，并生成特征数据的索引文件。

6. 完成：现在您可以使用Kaldi的其他工具来训练声学模型并进行语音识别。