Kaldi数据准备教程：从cryptography到network security

"数据准备是语音识别系统Kaldi中的关键步骤，主要涉及对原始音频数据和相关文本的处理，以构建适合模型训练的数据集。本文档介绍了如何为Kaldi准备数据，特别是针对Resource Management (RM) 和 Wall Street Journal (WSJ) 数据集的准备过程。在数据准备阶段，会生成两部分输出：一部分与‘数据’相关，保存在如"data/train"这样的目录下，包含了音频文件和元数据；另一部分与‘语言’相关，保存在"data/lang"目录下，包括发音字典、音素集合等信息。 在RM数据集的准备中，首先要运行`local/rm_data_prep.sh`脚本，接着是`utils/prepare_lang.sh`来创建语言模型，然后是`local/rm_prepare_grammar.sh`。对于WSJ数据集，使用`local/wsj_data_prep.sh`和`local/wsj_prepare_dict.sh`脚本，以及`utils/prepare_lang.sh`和`local/wsj_format_data.sh`。这些命令会处理原始的音频文件和对应的转写文本，生成Kaldi所需的格式。 数据准备‘数据’部分的工作通常包括：音频文件的整理，如将不同格式的音频文件转换为Kaldi支持的格式，创建与音频文件相对应的文本转写文件，以及生成说话人信息等元数据。以SWBD数据集为例，其对应的脚本在`egs/swbd/s5`下，该目录结构和其他测试集类似，只是可能存在用于评估的特殊文件格式。 Kaldi是一个开源的语音识别工具包，它依赖于多个库，如OpenFst和IRSTLM，用于构建和训练声学模型。其特色在于支持大规模的并行计算，适应多种类型的模型，包括传统的GMM-HMM模型和深度神经网络(DNN)模型。在使用Kaldi时，用户可以利用预定义的数据库进行实验，也可以将自己的数据集导入Kaldi进行自定义的识别系统训练。对于新用户，建议从简单的数据库开始，如yesno或timit，逐渐熟悉数据准备流程和Kaldi的工作方式。 在实际应用中，如果已有识别系统和语言模型，只需处理‘数据’部分即可解码新的音频数据。整个数据准备过程是通过一系列脚本完成的，这些脚本提供了详细的指令，有助于理解Kaldi如何处理语音识别任务的前期工作。"