Kaldi是一款开源的语音识别工具，由著名的speech community开发，主要设计用于研究和开发自动语音识别（ASR）系统。Kaldi的出现极大地推动了语音技术的发展，为学术界和工业界提供了强大的平台，尤其适合新手学习和实践。 Kaldi的基础架构基于统计建模，特别是隐马尔可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM），以及深度神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN）。它的核心功能包括特征提取、模型训练、解码和评估等步骤，这些功能通过命令行工具进行操作，使得工作流程清晰易懂。 在Kaldi中，特征提取是识别过程的第一步，通常涉及梅尔频率倒谱系数（MFCC）的计算。MFCC能够将原始音频信号转化为更具语义意义的特征向量。接着，Kaldi会利用HMM对连续语音进行建模，将语音分割成一系列短帧，并用GMM来估计每个帧的声学状态概率。 Kaldi支持多种类型的模型训练，包括初始化模型（如单音素模型）、多态模型（如三元组模型）以及更复杂的结构如HMM-GMM和HMM-DNN模型。HMM-DNN模型是Kaldi的一大亮点，它结合了深度学习的力量，通过反向传播算法训练神经网络，提升模型的识别性能。 解码是Kaldi中的关键部分，它将经过特征提取和模型训练后的输入音频与预先训练好的模型匹配，找出最可能的词序列。Kaldi提供了一套完整的解码框架，包括语言模型的集成、重打分和速度变化处理等功能，以适应不同应用场景的需求。 Kaldi还支持多种语言的识别，可以处理多通道音频，以及实时语音识别和声纹识别等任务。其强大的扩展性和灵活性使其在各种语音项目中都能发挥重要作用。 对于初学者，Kaldi提供了详尽的文档和教程，帮助用户从安装到实践一步步掌握。用户可以通过“kaldi recipes”快速上手，这些预配置的示例涵盖了从简单的孤立词识别到复杂的连续语音识别任务。 Kaldi是一个全面的、开源的语音识别工具箱，包含了从数据预处理、模型训练到解码的全套解决方案。无论你是研究者还是开发者，都可以借助Kaldi深入理解语音识别技术，并实现自己的创新应用。通过深入学习Kaldi，你将能够掌握现代语音识别系统的精髓，为未来的语音技术开发打下坚实基础。

PyKaldi是语音识别工具包的Python脚本层。 它为Kaldi和库中的C ++代码提供了易于使用，开销低，一流的Python包装器。 您可以使用PyKaldi编写Python代码来完成其他需要编写C ++代码的事情，例如调用低级Kaldi函数，在代码中操作Kaldi和OpenFst对象或实现新的Kaldi工具。 您可以将Kaldi视为一大盒乐高积木，您可以将它们混合搭配以构建自定义语音识别解决方案。 想到PyKaldi的最好方法是作为补充，如果愿意的话，可以作为Kaldi的助手。 实际上，与Kaldi一起使用时，PyKaldi处于最佳状态。 为此，复制Kaldi提供的无数命令行工具，实用程序脚本和Shell级别配方的功能对于PyKaldi项目而言是非目标。 概述 入门 像Kaldi一样，PyKaldi主要面向语音识别研究人员和专业人员。 人们需要利用Kaldi和OpenFst库提供

srilm 版本1.7，官网下载比较慢，放到这里来，有需要的可以下载

进行语音识别的时候会用到timit语音资料库进行训练，但是该资料又很难寻找，于是我将其上传至csdn，希望可以帮助到更多的人。由于csdn上传文件大小限制，我将全部文件拆成三部分，这个是第3部分,其内包含TRAIN文件夹的后半部分，也就是后四个英语方言地区的语音数据。

你也可以使用下属命令获取 git clone https://github.com/kaldi-asr/kaldi.git kaldi-trunk --origin golden

包括 AISHELL-1_sample数据集 和词典

快速的进行语音识别入门开发

源码。官网 http://www.netlib.org/clapack/ ，CLAPACK是LAPACK的C语言接口。LAPACK的全称是Linear Algebra PACKage，线性代数库。

Kaldi GStreamer服务器 这是基于Kaldi工具包和GStreamer框架并以Python实现的实时全双工实时语音识别服务器。 广告 塔林工业大学正在寻找一名从事语音识别的博士生，重点是轻度代码转换的语音（例如，芬兰语包含很多英语技术术语）。 。 注意！ 该职位仍然开放！ 特征 基于websocket的全双工通信：语音进入，出现部分假设（考虑Android的语音输入） 高度可扩展：服务器由主组件和工作程序组成； 每个并发识别会话需要一名工作人员； 可以独立于远程计算机上的主机启动和停止工作程序 可以进行语音分割，即，基于静音，将长语音信号分为较短的片段 支持任意长的语音输入（例如，您可以将实时语音流式传输到其中） 支持Kaldi的GMM​​和“在线DNN”模型 支持使用大型语言模型对识别格进行记录 支持在请求之间保留声学模型自适应状态 支持无限制的音频编解码器集（实际上

卡尔迪模型服务器 Kaldi-model-server是用于TDNN链nnet3模型进行在线解码的简单Kaldi模型服务器。 它是用纯Python编写的，并使用将Kaldi作为库进行接口。 它主要用于使用真实麦克风进行实时解码，以及需要在本地进行实时语音识别（例如，听写，语音助手）或多个音频语音流的聚合（例如，解码会议语音）的单用户应用。 当前在与麦克风接口的设备上进行计算。 消息传递服务器和可以将到Web浏览器的事件服务器也可以在不同的设备上运行。 Kaldi-model-server可在Linux（最好是基于Ubuntu / DebianLinux）和Mac OS X上运行。由于redis支持，因此可以轻松地将其与您喜欢的编程语言实时地与解码语音输出进行交互。 出于演示目的，我们添加了一个简单的演示示例应用程序，该应用程序将基于Python的事件服务器与 （event_server