wav2letter是一个快速开源的语音识别工具集，是由facebook ai 研究所的语音团队开发，通过End to End（端到端）的ai模型，旨在实现Lexicon-free（无字典）语音识别的目标。

主要参考两篇中文的安装介绍：
Building wav2letter++ 安装依赖 https://www.jianshu.com/p/50a3100a5bca
开源自动语音识别系统wav2letter (附实现教程) https://blog.csdn.net/mazegong/article/details/79422816
因为本机没有nvdia的显卡，在安装mkldnn的时候参考了
intel mkldnn 安装及使用说明 https://www.cnblogs.com/qccz123456/p/11497006.html
安装过程遇到了很多问题，包括被迫升级16.04，由于安装目录找不到，环境变量没有设置等，cmake不过去，但结合国内外网站玩家指引，大都能搞过去。但穷用不起显卡来学习，希望安装mkl和mkl dnn库的时候遇到了很多坑，走了比较多的弯路，幻想用cuda的亲们肯定么有这么郁闷。

实际上安装mkldnn是最坑的事情，目前github上最新的更名为Deep Neural Network Library (DNNL)，如果默认安装上的话，等到装flashlight会报错误，而且是找不到libmkldnn.so的错误，因为新的命名方式改变了，所以需要回退到之前，又报对象定义的错误，折腾了几次，确认v0.20.3可以顺利编译通过了。吐槽一下intel升级的太狠了，自嘲一下穷人把五菱宏光当法拉利来开，就得忍受一下，谁让洛阳纸贵，现在nvdia的显卡就是当前的洛阳宣纸吧。

总体来说，这个应用集依赖很多，安装起来有点费劲，建议prefix之类的宏尽量不用，除非你很熟悉linux。

附上不完全安装的依赖应用。

arrayfire
ArrayFire-v3.6.4_Linux_x86_64.sh
boost_1_64_0
flashlight
glog
gloo
googletest
intel_sdk_for_opencl_applications_2019.4.314
kenlm
libsndfile
luajit-rocks
mkl-dnn
old-mkldnn（回退v0.20.3）
openmpi-2.1.2
openmpi-4.0.1
tbb
wav2letter
xz-5.2.4

环境变量参考：

export PATH=/opt/intel/bin:$PATH
export MKL_INC_DIR=/opt/intel/mkl/include
export INTEL_DIR=/opt/intel/lib/intel64
export MKL_DIR=/opt/intel/mkl/lib/intel64
export LD_LIBRARY_PATH=/opt/intel/lib/intel64:/opt/intel/mkl/lib/intel64:/usr/lib/openmpi/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export CMAKE_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH
export CMAKE_INCLUDE_PATH=$CMAKE_INCLUDE_PATH:$MKL_INC_DIR
export PATH=/opt/software/xz/bin:$PATH
export MKLROOT=/opt/intel/mkl
export MPI_CXX_COMPILER=$HOME/usr/bin/mpicxx
export MPI_CXX_LIBRARIES=$HOME/usr/lib/openmpi/lib
export MPI_CXX_INCLUDE_PATH=$HOME/usr/include/openmpi/include
export KENLM_ROOT_DIR=/home/machinelearning/kenlm
source /usr/share/linux_intel64_gcc_cc5.4.0_libc2.23_kernel4.4.0_release/tbbvars.sh

https://github.com/facebookresearch/wav2letter/blob/master/docs/installation.md
从git hub上收集的apt-get软件依赖。

sudo apt-get update
sudo apt-get install \
    # Audio encoding libs for libsndfile \
    libasound2-dev \
    libflac-dev \
    libogg-dev \
    libtool \
    libvorbis-dev \
    # FFTW for Fourier transforms \
    libfftw3-dev \
    # Compression libraries for KenLM \
    zlib1g-dev \
    libbz2-dev \
    liblzma-dev \
    libboost-all-dev \
    # gflags \
    libgflags-dev \
    libgflags2v5 \
    # glog \
    libgoogle-glog-dev \
    libgoogle-glog0v5 \
    ```