cmd.sh：
可以很清楚的看到有 3 个分类分别对应 a，b，c。a 和 b 都是集群上去运行这个样子， c
就是我们需要的。我们在虚拟机上运行的。你需要修改这个脚本
# "queue.pl" uses qsub. The options to it are
# options to qsub. If you have GridEngine installed,
# change this to a queue you have access to.
# Otherwise, use "run.pl", which will run jobs locally
# (make sure your --num-jobs options are no more than
# the number of cpus on your machine.
#a) JHU cluster options
#export train_cmd="queue.pl -l arch=*64"
#export decode_cmd="queue.pl -l arch=*64,mem_free=2G,ram_free=2G"
#export mkgraph_cmd="queue.pl -l arch=*64,ram_free=4G,mem_free=4G"
#export cuda_cmd=run.pl
#b) BUT cluster options
#export train_cmd="queue.pl -q all.q@@blade -l ram_free=1200M,mem_free=1200M"
#export decode_cmd="queue.pl -q all.q@@blade -l ram_free=1700M,mem_free=1700M"
#export decodebig_cmd="queue.pl -q all.q@@blade -l ram_free=4G,mem_free=4G"
#export cuda_cmd="queue.pl -q long.q@@pco203 -l gpu=1"
#export cuda_cmd="queue.pl -q long.q@pcspeech-gpu"
#export mkgraph_cmd="queue.pl -q all.q@@servers -l ram_free=4G,mem_free=4G"
#c) run it locally...
export train_cmd=run.pl
export decode_cmd=run.pl
export cuda_cmd=run.pl
export mkgraph_cmd=run.pl
Path.sh：
在这里一般只要修改 export KALDI_ROOT=pwd/../../..改为你安装 kaldi 的目录，有时候不
修改也可以，根据实际情况。
export KALDI_ROOT=`pwd`/../../..
[ -f $KALDI_ROOT/tools/env.sh ] && . $KALDI_ROOT/tools/env.sh
export PATH=$PWD/utils/:$KALDI_ROOT/tools/openfst/bin:$KALDI_ROOT/tools/irstlm/bin/:$PWD:$PATH
[ ! -f $KALDI_ROOT/tools/config/common_path.sh ] && echo >&2 "The standard file $KALDI_ROOT/tools/config/common_path.sh is not present -> Exit!" && exit 1
. $KALDI_ROOT/tools/config/common_path.sh
export LC_ALL=C
Run.sh:
需要指定你的数据在什么路径下，你只需要修改：
如：
#timit=/export/corpora5/LDC/LDC93S1/timit/TIMIT # @JHU
timit=/mnt/matylda2/data/TIMIT/timit # @BUT
修改为你的 timit 所在的路径。
其他的数据库都一样。
此外，voxforge 或者 vystadial_cz 或者 vystadial_en 这些数据库都提供下载，没有数据库的可
以利用这些来做实验。