Kaldi学习笔记（三）——运行thchs30（清华大学中文语料库）：

https://blog.csdn.net/snowdroptulip/article/details/78943748

THCHS-30：一个免费的中文语料库：

https://blog.csdn.net/sut_wj/article/details/70662181

语音识别工具Kaldi :

https://blog.csdn.net/wbgxx333/article/details/17469947

https://blog.csdn.net/amds123/article/details/70313780

http://www.kaldi-asr.org/doc/   官网

Kaldi中文语音识别公共数据集一共有4个，分别是：
1.aishell: AI SHELL公司开源178小时中文语音语料及基本训练脚本，见kaldi-master/egs/aishell
2.gale_mandarin: 中文新闻广播数据集(LDC2013S08, LDC2013S08）
3.hkust: 中文电话数据集(LDC2005S15, LDC2005T32)
4.thchs30: 清华大学30小时的数据集，可以在 http://www.openslr.org/18/ 下载

Thchs-30 里面共有3个文件，分别是：
data_thchs30.tgz [6.4G] ( speech data and transcripts )
test-noise.tgz [1.9G] ( standard 0db noisy test data ) 
resource.tgz [24M] ( supplementary resources, incl. lexicon for training data, noise samples )

还有训练好的语言模型word.3gram.lm和phone.3gram.lm以及相应的词典lexicon.txt。
其中dev的作用是在某些步骤与train进行交叉验证的，如local/nnet/run_dnn.sh同时用到exp/tri4b_ali和exp/tri4b_ali_cv。训练和测试的目标数据也分为两类：word（词）和phone（音素）
1.local/thchs-30_data_prep.sh主要工作是从$thchs/data_thchs30（下载的数据）三部分分别生成word.txt（词序列），phone.txt（音素序列），text（与word.txt相同），wav.scp（语音），utt2pk（句子与说话人的映射），spk2utt（说话人与句子的映射）
2.#produce MFCC features是提取MFCC特征，分为两步，先通过steps/make_mfcc.sh提取MFCC特征，再通过steps/compute_cmvn_stats.sh计算倒谱均值和方差归一化。
3.#prepare language stuff是构建一个包含训练和解码用到的词的词典。而语言模型已经由王东老师处理好了，如果不打算改语言模型，这段代码也不需要修改。
a)基于词的语言模型包含48k基于三元词的词，从gigaword语料库中随机选择文本信息进行训练得到，训练文本包含772000个句子，总计1800万词，1.15亿汉字
b)基于音素的语言模型包含218个基于三元音的中文声调，从只有200万字的样本训练得到，之所以选择这么小的样本是因为在模型中尽可能少地保留语言信息，可以使得到的性能更直接地反映声学模型的质量。
c)这两个语言模型都是由SRILM工具训练得到。