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前言

随着如今的语音被越来越多的应用，尝试着研究下Kaldi，一个开源的语音识别项目。

Kaldi官网，包含Kaldi的安装和各种内容的讲解

Kaldi的github仓库地址，Kaldi的源码就是存储在github

推荐如下这本书，可以辅助理解Kaldi，并且有安装步骤

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一、Kaldi是什么？

Kaldi官网简介

Kaldi 是一个用 C++ 编写的语音识别工具包，并在 Apache License v2.0 下获得许可。Kaldi 旨在供语音识别研究人员使用。

二、使用步骤

1.克隆代码

代码如下（示例）：

git clone git@github.com:kaldi-asr/kaldi.git
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2.安装依赖库

这是Kaldi的INSTALL文件中看到的步骤，大体就是按照这个文件中提供的步骤去完成Kaldi的安装，或者直接查看官网或者推荐的那本书。

This is the official Kaldi INSTALL. Look also at INSTALL.md for the git mirror installation.
[Option 1 in the following does not apply to native Windows install, see windows/INSTALL or following Option 2]

Option 1 (bash + makefile):

  Steps:
    (1)
    go to tools/  and follow INSTALL instructions there.

    (2)
    go to src/ and follow INSTALL instructions there.

Option 2 (cmake):

    Go to cmake/ and follow INSTALL.md instructions there.
    Note, it may not be well tested and some features are missing currently.
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正式开始，安装步骤如下（最基础的可以执行Kaldi）

$ cd tools\extras
#执行如下脚本，检测需要安装哪些环境
$ ./check_dependencies.sh
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./check_dependencies.sh当前降本被执行之后，会输出具体缺少哪些环境，并且终端中会输出具体的执行命令，按照给定的命令执行安装操作，安装完成之后继续执行当前脚本，重复前面的步骤，直到最终提示如下，环境安装完成

./check_dependencies.sh: all OK.
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执行编译

目录退出到kaldi项目根目录，执行如下步骤

$ cd src
$ ./configure
# 数字代表开多少线程
$ make或者make -j 8
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到此编译成功。

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但是执行如下命令，就会报错

$ cd src
$ ./configure --shared
# 数字代表开多少线程
$ make或者make -j 8
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执行./configure --shared当前命令之后就会有一个警告，应该是告诉我们CUDA没有安装

英伟达官网CUDA工具下载，我选择的是Ubuntu版本的安装

$ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
$ sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
$ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu2004-11-7-local_11.7.0-515.43.04-1_amd64.deb
$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004-11-7-local_11.7.0-515.43.04-1_amd64.deb
$ sudo cp /var/cuda-repo-ubuntu2004-11-7-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get -y install cuda
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执行命令：

./configure --shared
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然后继续执行./configure --shared当前命令，已经没有CUDA的警告了，并且给了后续执行的命令如下红框中圈出：

make -j clean depend
make -j 8
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到此编译成功

生成的.so库被存放在如下目录

cd src/lib
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总结

最简单的执行步骤就是如此，kaldi提供了完整的脚本使用，方便了我们的安装，nice。
Kaldi官网，包含Kaldi的安装和各种内容的讲解
Kaldi的github仓库地址，Kaldi的源码就是存储在github
英伟达官网CUDA工具下载，我选择的是Ubuntu版本的安装