本文来自公众号“AI大道理”。
正所谓巧妇难为无米之炊。
对于语音识别任务来说，对于Kaldi来说，数据就是这个米。
在进行特征提取、模型训练之前，首先要做的就是数据准备。
以最简单的YesNo为例。
1 YesNo实例结构
其中：
文件夹
脚本
2 脚本解析
cmd.sh
源码解读：
这里的queue.pl为kaldi调用的gridengine，是一种多cpu（gpu）的一种并行处理的方案。
如果是slurm其他并行任务分发软件配合，则是slurm.pl。
将原来的queue.pl改为run.pl ，表示是在单机运行。
这里的都是调用的utils/run.pl。
path.sh
源码解读：
run.sh
run.sh 步骤：
0 下载数据
源码解读：
if .....fi类似if....endif。
如果不存在 waves_yesno这个文件夹，then用wget 下载安装包，tar -xvzf 进行解压。
rm -rf data exp mfcc 删除这些文件夹如果存在的话，因为后面会再产生。
3 数据准备
步骤1 数据准备
4 数据规范
1.1 prepare_data.sh
功能：
下载完数据集后，将数据集划分为31个训练，30个测试。
在s5/下创建data文件夹，并创建data/train_yesno和data/test_yesno两个目录。
把划分好的音频文件放入train_yesno和test_yesno。
源码：
源码解析：
结果：
data目录下的数据准备完毕。
data下有三个目录，local、test_yesno和train_yesno。
Kaldi使用以下几个文件来表示数据：
1. Text 音频的文本记录。
每一个音频文件一行，一般用不带扩展名的文件名表示。
utt_id在wav.scp文件中与具体的文件映射。
2. wav.scp 将文件映射到唯一的utt_id。
第二个参数既可以是对应utt_id的音频文件路径，也可以是能够获得音频文件的指令。
3. utt2spk 对于每一个音频文件，标记是哪一个人发音的。
因为yesno数据集中只有一个发音者，用global来表示所有的utt_id文件内每一行的发音者。
5 字典准备
1.2 prepare_dict.sh
功能：
在data/local目录下创建dict子目录。
在dict子目录下生成字典相关文件。
源码：
源码解析：
结果：
6 语言模型准备
1.3 prepare_lang.sh
功能：
读取input的资源文件，生成data/lang目录，是Kaldi的标准语言文件夹。
源码：
（源码567行，就不一一解析了）
命令行解析：
结果：
其中：
phone.txt：
存储了 音素与整数的映射
words.txt：
单词与整数的映射。
从这里就可以看出 数据准备阶段一开始数据结构与FST格式的不同。
L.fst：
这是一个 fst 格式的发音词典，输入是音素，而输出是词。
利用命令：fstprint --isymbols=words.txt L.fst L.txt
可以将将二进制 fst 转化为 text进行查看
利用命令： fstdraw --isymbols=words.txt L.fst | dot -Tps > L.ps
可以转化为L.ps进行查看
L_disambig.fst：
这也是一个 fst 格式的发音词典，只是在这个文件当中，添加了消除歧义的符号，比如#1，#2，以及自循环符号 #0。
利用命令：fstprint --isymbols=words.txt L_disambig.fst L_disambig.txt
可以将将二进制 fst 转化为 text进行查看
利用命令： fstdraw --isymbols=words.txt L_disambig.fst | dot -Tps > L_disambig.ps
可以转化为L_disambig.ps进行查看
oov.txt ：
这个文件里面存储了一些符号，所有ooV词（词表之外的词，out of vocabulary）都会被映射为这个符号。
topo：
这个文件里面存储了我们后将要用到的HMM模型的拓扑模型，可以看到有两部分。
第一部分之间的数字是2,3，是发音的编号指的是YES,NO，这个可以从 phones.txt 找到。
下面一部分 的数字 1 指的是SIL。
YES，NO 有3种状态，SIL有五种状态。
它们各自状态之间的转移以及转移概率则是每一行 state probability 指定。
phones/*：
phones目录描述音素的相关属性。
7 构造G.fst
1.4 prepare_lm.sh
功能：
将已经生成好的语言模型转化为Kaldi格式的G.fst，其结果在s5/data/lang_test_tg目录下。
源码：
源码解析：
words.txt内容：
ARPA是常用的语言模型存储格式，由主要由模型文件头和模型文件体构成。
（词组前面的数字：概率，词组后面的数据，回退权值）
yesno的模型input/task.arpabo：
结果：
通过arpa2fst转换的G.fst 通过fstprint函数可以看到结果：
对于fst，其打印结果，一行一般有5列，一行对应一个弧。
第一列和第二列，表示这个弧的起始状态和终止状态。
第三列和第四列，表示输入和输出。
第五列是权重。
8 总结
至此数据准备阶段完成了。
进入data目录会看到下面的文件夹。
万事俱备只欠MFCC特征提取。
下期预告
AIBigKaldi（四）| Kaldi特征提取
往期精选
AI大语音（十四）——区分性训练
AI大语音（十三）——DNN-HMM
AI大语音（十二）——WFST解码器（下）
AI大语音（十一）——WFST解码器（上）
AI大语音（十）——N-gram语言模型
AI大语音（九）——基于GMM-HMM的连续语音识别系统
AI大语音（八）——GMM-HMM声学模型
AI大语音（七）——基于GMM的0-9语音识别系统
AI大语音（六）——混合高斯模型（GMM）
AI大语音（五）——隐马尔科夫模型（HMM）
AI大语音（四）——MFCC特征提取
AI大语音（三）——傅里叶变换家族
AI大语音（二）——语音预处理
AI大语音（一）——语音识别基础
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