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Kaldi 介绍
Kaldi 是由 C++ 编写的语音识别工具,其目的在于为语音识别研究者提供一个研究和使用的平台。
Kaldi 环境搭建
本文主要通过使用 Docker 和 Nvidia-docker 构建 Ubuntu 环境对 Kaldi 进行搭建。Docker 针对的是无 GPU 的环境,Nvidia-docker 针对的是需要使用 GPU 计算的环境,如果读者机器上存在 GPU 计算资源,请使用 Nvidia-docker,使用 Nvidia 官方提供的 CUDA 镜像,可以省去安装 CUDA 的麻烦。Kaldi 的环境搭建分为两部分,一部分为依赖工具安装,另一部分为自身源码编译。
Docker 基础命令
本节简单介绍在安装 Kaldi 过程中使用到的 Docker 基础命令,如读者需要更加详细的学习 Docker ,请主动寻找相应的专业书籍、文档学习。
本章中所用到的 Docker 命令如下:
docker pull 从 Docker Hub 中拉取镜像
docker images 查看系统中所有 Docker 镜像
docker run 运行 Docker 镜像
docker exec 登陆已经运行的 Docker 镜像
docker commit 在原有镜像基础上创建新镜像
docker ps 查看镜像是否运行
注意: 如果读者需要使用 GPU 来进行计算,需要安装 Nvidia-docker , 该软件的运行命令与 Docker 的运行命令一致。Docker 与 Nvidia-docker 的安装过程这里不做介绍。
Kaldi 环境搭建
这里假设读者电脑已经安装 Docker 和 Nvidia-docker ,如果未安装,请先安装再进行如下操作。
首先通过 Docker 获取相应的 Ubuntu 系统。
docker pull nvidia/cuda:9.0-base-ubuntu16.04
之后启动该镜像,并安装相应软件
nvidia-docker run -itd nvidia/cuda:9.0-base-ubuntu16.04 /bin/bash 启动镜像并保持后台运行
nvidia-docker ps 获取该启动镜像的 Container ID
nvidia-docker exec -it /bin/bash 进入系统
apt-get update
apt-get install git vim
cd /opt && git clone https://github.com/kaldi-asr/kaldi.git && cd kaldi
接下来进行 Kaldi 的第一部分安装,第一部分主要是针对 Kaldi 依赖工具的安装比如 Openfst、Portaudio 等。安装步骤如下:
cd tools && extras/check_dependencies.sh
apt-get install g++ zlib1g-dev make automake autoconf bzip2 unzip wget sox libtool subversion python2.7 python3 libatlas-dev libatlas-base-dev
make
extras/install_irstlm.sh
Kaldi 安装的第二部分为源码编译部分,这里的首要条件是第一部分正常安装之后,第二部分才能顺利完成。安装步骤如下:
cd /opt/kaldi/src
./configure --shared
make depend -j 8
make -j 8
只有以上两部顺利安装,Kaldi 的安装才算成功。
最后读者可以退出终端,使用命令:
docker commit kaldi:l
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