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| git上下载https://github.com/kaldi-asr/kaldi
cd kaldi/tools
extras/check_dependencies.sh
make -j 8
进入src目录
cpu版本 ./configure --use-cuda=no
gpu版本 ./configure --cudatk-dir=DIR CUDA toolkit directory
make depend -j
make -j
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| kaldi/egs/yesno/s5
./run.sh
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| 在 egs/thchs30/s5 建立 thchs30-openslr 文件夹，然后把三个文件解压在了该文件夹下
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| export train_cmd=run.pl
export decode_cmd="run.pl --mem 4G"
export mkgraph_cmd="run.pl --mem 8G"
export cuda_cmd="run.pl --gpu 1"
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| n=8 #parallel jobs
#corpus and trans directory
#thchs=/nfs/public/materials/data/thchs30-openslr
thchs=/home/mike/src/kaldi/egs/thchs30/s5/thchs30-openslr
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| /exp/tri4b_dnn/decode_test_word/scoring_kaldi$ cat best_wer
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