你好研究者！本文将介绍如何构建自动语音识别（ASR）系统，主要使用开源工具包Kaldi。
需要下载并安装Kaldi。可以通过git clone命令从GitHub上获取Kaldi的代码，然后根据其安装说明进行编译安装。在安装过程中可能需要一些时间，你可以利用这段时间来享用一杯黑巧克力咖啡。有一个有趣的背景知识是，Kaldi的名字来源于一位发现咖啡树的埃塞俄比亚牧羊人。
接下来，我们简要了解一下语音识别的一般流程。在语音识别框架中，首先会处理传入的音频文件（wav语音），然后使用声学模型从音频信号中提取声学特征，将这些特征链接到单词或词汇表，再通过语言模型或语法规则将单词串联成句子。
在Kaldi的文件结构中，”egs”文件夹包含了示例模型和脚本，可以复制任何示例文件夹并重命名以开始自己的项目。还需要进行数据处理和准备，包括整理数据、创建wav.scp文件、文本文件等。在这个阶段，还需要遵循一定的命名约定来音频文件名。
然后，要进行语言模型的准备。这里我们使用N-gram语言模型，通过运行特定的脚本并设置n_gram的值为2（表示二元语言模型）或根据需要更改其他参数来创建语言模型。完成语言模型的训练后，就可以进行特征提取和倒谱均值归一化（CMVN）的统计计算。
接下来是声学模型的准备阶段，使用Kaldi提供的脚本训练单音素隐马尔可夫模型（HMM）系统。然后，将声学模型和语言模型结合，生成最终的语音识别模型。
使用解码步骤来检查ASR系统的性能。通过对未知的测试数据使用解码命令，可以得到识别结果。这些结果可以通过一些实用程序进行可视化或进一步处理。
在文章末尾，感谢了Kaldi文档和GitHub上的Kaldi的帮助，同时也感谢Nikhil Sharma和Priyanka在音频数据和数据准备过程中的协助。构建ASR系统是一个复杂的过程，需要多方面的知识和技能。希望这篇文章能帮助你理解如何使用Kaldi构建自己的ASR系统。
