AIBigKaldi（一）| Kaldi的目录结构（源码解析）
本文来自公众号“AI大道理”。
Kaldi是使用c++写的传统语音识别的工具，是基于HMM架构的。
Kaldi的目标和范围与HTK相似。目标是拥有易于修改和扩展的用C++编写的现代而灵活的代码。
Kaldi的目标是为构建语音识别系统提供完整的配方，这些配方可从语言数据库（LDC）提供的数据库中获得。
Kaldi并不是一个深度学习框架，因此现在火热的端到端语音识别用kaldi并不是很好实现。
端到端语音识别的实现可以用PyTorch-Kaldi、ESPnet等。
1 Kaldi架构
Kaldi架构如所示。
顶层是外部的工具，包括用于线性代数库BLAS/LAPACK和加权有限状态转换器（FST）库OpenFst。
中间是Kaldi的C++库，包括传统语音识别相关算法的C++实现。
底层是编译出来的可执行程序。
最底层则是一下脚本，用于实现语音识别的不同步骤如数据准备、特征提取、训练单因子模型、结构解码图、解码等等。
2 Kaldi目录结构
在 Kaldi 的一级主目录中包括：egs、misc、scripts、src、tools、windows等文件夹。
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一级目录 |
内容 |
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egs |
Kaldi的实例，包含了语音识别，语种识别，声纹识别，关键字识别等。 |
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misc |
包含了一些 pdf，以及相关 docker，htk 等资源。 |
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scripts |
只用来存放 Rnnlm，以及相应的运行脚本。 |
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src |
存放 Kaldi 的源代码，包括GMM，Ivector，Nnet等一系列的传统语音识别算法。 |
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tools |
主要存放 Kaldi 依赖库的安装脚本。 |
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windows |
在 Windows 平台运行所必须的脚本以及相关的执行程序。 |
Kaldi 目录 tools
tools目录主要存放Kaldi安装的软件包。
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工具 |
内容 |
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OpenFst |
加权有限状态转换器（FST）的库。 |
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IRSTLM |
一种语言建模工具包。 可以将任何Arpa格式的语言模型转换为FST。 |
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SRILM |
一种语言建模工具包。 它是比IRSTLM更好，更完整的语言建模工具包。 |
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sph2pipe |
用于将sph格式文件转换为其他格式，例如wav使用LDC数据的示例脚本需要它。 |
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sclite |
这是用于计分的。 |
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ATLAS |
线性代数库。 |
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CLAPACK |
线性代数库。 这仅在没有ATLAS且使用CLAPACK进行编译的系统上有用。 |
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OpenBLAS |
这是ATLAS或CLAPACK的替代方案。 脚本默认情况下不使用它。 |
Kaldi 目录 egs
Egs 目录主要用于存放 Kaldi 的所有例程。
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实例 |
描述 |
|
Aishell |
此目录为中文语音识别和声纹识别相关例子。 |
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Aishell2 |
此目录主要为中文语音识别例子，但是针对 Aishell 在脚本方面更加规整。 |
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ami |
此目录主要涉及到多信道语音识别的例子。 |
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an4 |
此例子为 CMU 提供语音识别例子，并没有涉及神经网络。 |
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apiai_decode |
此例子为解码器使用的例子，其中包含了如何使用预训练模型，这里主要针对的是 Nnet3 解码。 |
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aspire |
此为ASpIRE 挑战赛的例子，其中包含了怎样使用噪声数据构建多条件数据的例子。 |
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aurora4 |
此例子主要介绍 RBM 预训练。 |
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babel |
此例子主要是用来训练 KWS （Key Word Search）。 |
|
babel_multilang |
此例子为训练多语音 KWS。 |
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bentham |
手写笔识别的例子。 |
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bn_music_speech |
音乐与语音区分的例子。 |
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callhome_diarization |
说话人分割的例子。 |
|
callhome_etyptian |
埃及语语音识别例子。 |
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chime1-5 |
主要针对 CHiME 竞赛开放的例子。 |
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cigar |
图像分类的例子。 |
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commonvoice |
Mozilla Common Voice 语音识别的例子。 |
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csj |
日语 语音识别例子。 |
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dihard_2018 |
DiHARD Speech Diarization CHALLENGE 的例子。 |
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fame |
富里西语语音识别和声纹识别的例子。 |
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farsdat |
主要用来声学语音研究和语音识别的例子。 |
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fisher_callhome_spanish |
使用 Callhome 预料进行语音识别的例子 |
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fisher_english |
英文双声道 8000 Hz 对话电话语音数据集的语音识别例子 |
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fisher_swbd |
包含 fisher 数据集以及 swbd 数据集的语音识别例子。 |
|
gale_arabic: |
阿拉伯语语音识别例子。 |
|
gale_mandarin |
普通话语音识别例子。 |
|
gp |
全球电话语音识别例子（多语种语音识别例子）。 |
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heroico |
西班牙语音识别例子。 |
|
houst |
普通话电话语音识别例子。 |
|
hub4_english |
英语新闻广播语音识别例子。 |
|
hub4_spanish |
西班牙新闻广播语音识别例子。 |
|
iam |
IAM 手写笔识别例子。 |
|
iban |
语音识别例子。 |
|
ifnenit |
阿拉伯语手写笔识别例子。 |
|
librispeech |
英语语音识别例子。 |
|
lre/lre07 |
语种识别例子。 |
|
madcat_ar |
手写笔识别例子。 |
|
madcat_zh |
中文手写笔识别例子。 |
|
mini_librispeech |
英语语音识别例子。 |
|
mult_en |
英语 LVCSR 例子。 |
|
pub |
RNNLM 模型构建例子。 |
|
reverb |
REVERB 挑战赛例子。 |
|
rimes |
法语手写笔识别例子。 |
|
rm |
英语语音识别例子，包含了如何进行迁移学习。 |
|
sitw |
sitw 说话人识别挑战赛的例子。 |
|
sprakbanken |
丹麦语语音识别例子。 |
|
sprakbanken_swe |
瑞典语语音识别例子。 |
|
sre08/10/16 |
说话人识别的例子。 |
|
svhn |
图像分类的例子。 |
|
swahili |
班图人语 语音识别例子。 |
|
swab |
双声道对电话语音识别例子。 |
|
tedium |
英语语音识别例子。 |
|
thchs30 |
普通话语音识别例子。 |
|
tidigits |
基础语音识别的例子。 |
|
timit |
主要是 GMM/HMM 语音识别例子。 |
|
tunisian_msa |
阿拉伯语音识别例子。 |
|
uw3 |
OCR 识别例子。 |
|
voxceleb |
说话人识别例子。 |
|
vystadial_cz |
捷克语语音识别例子。 |
|
voxforge |
基础语音识别例子，以及对应的在线 demo 的例子。 |
|
vystadial_en |
英文语音识别例子。 |
|
wsj |
wsj 英文语音识别例子。 |
|
yesno |
独立词语音识别例子。 |
|
yomdle_fa/korean/russian/tamil/zh |
OCR 识别例子。 |
|
zeroth_korean |
朝鲜语语音识别例子。 |
Kaldi 目录 src
src 目录为 Kaldi 的源码目录，主要保存了包括 GMM、HMM 等在内的大部分 Kaldi 语音项目源代码。
在 src 目录中，有两类文件夹，一类是算法原目录，一类为算法组合生成bin（可执行程序）目录。
|
目录 |
功能 |
|
base |
基础目录，主要包括与 Kaldi 项目相关的基础宏定义、类型定义等。 |
|
bin |
基础 bin 目录，主要是包括基础的执行程序。例如，查看 tree 信息、矩阵拷贝等基础操作。 |
|
cudamatrix |
矩阵计算相关 GPU 计算 |
|
matrix |
矩阵计算相关 CPU 计算 |
|
itf |
interface |
|
hmm |
隐马尔可夫算法的代码 |
|
utils |
语音算法无关的工具目录，例如，线程操作、io操作、文本操作等。 |
|
probe |
exp（指数） 测试 |
|
transform |
特征转换算法 |
|
fstext |
fst 相关的算法基础 |
|
fstbin |
fst 对应的算法执行文件夹 |
|
feat |
特征提取算法目录 |
|
featbin |
特征提取可执行目录 |
|
gmm |
GMM 算法 |
|
gmmbin |
GMM 算法可执行文件目录 |
|
ivector |
ivector 算法基础目录 |
|
ivectorbin |
ivector 算法的可执行目录，以及基于能量的 vad 执行目录。 |
|
kws |
关键字搜索基础算法目录 |
|
kwsbin |
关键字搜索执行目录 |
|
lat |
网格生成基础算法目录 |
|
latbin |
网格生成算法的可执行文件目录 |
|
lm |
自带的语言模型基础算法目录 |
|
lmbin |
语音模型的可执行文件目录 |
|
nnet |
nnet1 基础算法实现目录 |
|
nnetbin |
nnet1相关的算法可执行文件目录 |
|
nnet2 |
nnet2 相关的基础算法实现目录 |
|
nnet2bin |
nnet2 相关的算法可执行文件目录 |
|
nnet3 |
nnet3 相关基础算法实现目录 |
|
nnet3bin |
nnet3 相关实现算法的可执行文件目录 |
|
online |
online1 相关解码算法的实现目录 |
|
onlinebin |
online1 相关解码器算法的可执行目录 |
|
online2 |
online2 相关解码器算法的实现目录 |
|
online2bin |
online2 相关解码器算法的可执行目录 |
|
rnnlm |
rnnlm 相关的语音模型基础算法实现目录 |
|
rnnlmbin |
rnnlm 相关的语音模型的可执行目录 |
|
sgmm2 |
sgmm2 相关的子空间 GMM 基础算法实现目录 |
|
sgmm2bin |
sgmm2 相关的子空间 GMM 基础算法可执行目录 |
|
tfrnnlm |
Tensorflow rnnlm 基础算法目录 |
|
tfrnnlmbin |
Tensorflow rnnlm 基础算法实现的可执行目录 |
3 实例目录结构
kaldi实例在egs文件夹下面，主要文件在s5下面。
|
目录 |
功能 |
|
conf |
一些配置文件，例如MFCC的参数sample-frequency=8000，HMM的拓扑结构 |
|
data |
存放语言模型、发音字典和音素信息等等 |
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exp |
包含相关log文件；模型训练完后，声学模型被存放在exp/mono0a里；解码测试输出到exp/mono0a/decode_test_yes |
|
input |
发音词典lexicon.txt、音素集phones.txt、语音模型task.arpabo |
|
local |
一些准备的数据脚本，供顶层的脚本run.sh调用，如prepare_data.sh、prepare_lm.sh等 |
|
mfcc |
特征提取，scp、ark文件 |
|
steps |
一些运行时调用的脚本，语音识别主要步骤，make_mfcc.sh、compute_cmvn_stats.sh、train_mono.sh、decode.sh |
|
utils |
一些运行时调用的脚本，协助处理，如任务管理、文件夹管理、数据复制等，prepare_lang.sh、fix_data_dir.sh、mkgraph.sh |
|
cmd.sh |
定义了训练任务提交的方式，SGE集群用queue.pl，单机用run.pl |
|
path.sh |
定义了训练脚本中所使用的若干环境变量的位置 |
|
run.sh |
最顶层的运行脚本，集成了从资源下载、数据准备、特征提取、模型训练、解码等全部脚本，并给出统计结果的方法。 |
词典文件夹
data/local/dict
|
文件名 |
功能 |
注释 |
|
nonsilence_phones.txt |
包含所有非静音的音素 |
音素 |
|
extra_questions.txt |
构建音素的声学上下文决策树时会遇到的基本问题，每行对应一个聚类问题。 |
音素 |
|
optional_silence.txt |
定义了用于填充词间静音的音素 |
SIL |
|
silence_phones.txt |
定义了所有可以表达无效语音内容的音素 SIL表示静音，SPN表示有声音但是无法识别的声音片段 |
集外词的发音被制定为SPN |
|
lexicon.txt |
发音词典（不带发音概率） |
WAS W AA1 Z |
|
lexiconp.txt |
发音词典（带发音概率） |
WAS 1.0 W AA1 Z |
语言文件夹
data/lang_nosp
|
phones.txt |
音素索引 |
|
|
words.txt |
词索引 |
|
|
L.fst |
发音词典生成的FST |
|
|
L_disambig.fst |
增加消歧义符之后的发音词典生成的FST |
|
|
oov.int |
集外词的索引 |
|
|
oov.txt |
集外词的标识 |
|
|
topo |
定义了每个音素的HMM拓扑结构 |
静音和噪音使用5个状态、 其他音素使用3状态 |
音素的属性文件夹
data/lang_nosp/phones
|
silence.txt |
存储了所有静音音素的列表 |
SIL、SPN |
|
align_lexicon.txt |
发音词典，第一列的词重复使用了 |
|
|
context_indep.txt |
所有上下文无关音素的列表 |
SIL、SPN |
|
disambig.txt |
所有消歧义符号的列表 |
#0、#1、#2.....#16 |
|
extra_questions.txt |
构建音素的声学上下文决策树时会遇到的基本问题，每行对应一个聚类问题。（增加了音素位置标记，对静音音素的聚类方法进行了修改，用于音素上下文聚类） |
|
|
nonsilence.txt |
所有非静音、非消歧义符号的音素列表 |
没有SIL、SPN |
|
optional_silence.txt |
定义了用于填充词间静音的音素 |
SIL |
|
sets.txt |
定义了音素组 |
B_B B_E B_I B_S |
|
roots.txt |
定义了哪些音素共享上下文决策树的一个根节点 |
|
|
wdisambig |
消歧义符号文本 |
#0 |
|
wdisambig_phones.int |
消歧义符号音素的索引 |
347 |
|
wdisambig_words.int |
消歧义符号词的索引 |
200004 |
|
word_boundary.txt |
定义了每个音素的词位置 |
下期预告
AIBigKaldi（二）| 输入输出机制
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
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AI大语音（一）——语音识别基础
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