一.下載訓練好的模型
下載路徑：http://kaldi-asr.org/models/m2
二.上傳&配置
1.上傳到kaldi/egs/目錄下
2.解壓，tar -zxvf 0002_cvte_chain_model_v2.tar.gz
備注：因HCLG.fst模型解壓后文件較大，在解壓過程中會出現停頓，等待片刻即可！
3.將egs/wsj/s5中的steps和utils拷貝到egs/cvte/s5目錄下
4.將egs/hkust/s5/local/score.sh拷貝到egs/cvte/s5/local/目錄下
5.注釋掉kaldi/egs/cvte/s5/utils/lang/check_phones_compatible.sh中if語句中的exit 1
三.CVTE文件結構
四.運行示例腳本
1.運行
2.執行結果
bash: line 1: 5327 Killed ( nnet3-latgen-faster --frame-subsampling-factor=3 --frames-per-chunk=50 --extra-left-context=0 --extra-right-context=0 --extra-left-context-initial=-1 --extra-right-context-final=-1 --minimize=false --max-active=7000 --min-active=200 --beam=15.0 --lattice-beam=8.0 --acoustic-scale=1.0 --allow-partial=true --word-symbol-table=exp/chain/tdnn/graph/words.txt exp/chain/tdnn/final.mdl exp/chain/tdnn/graph/HCLG.fst "ark,s,cs:apply-cmvn --norm-means=true --norm-vars=false --utt2spk=ark:data/fbank/test/split1/1/utt2spk scp:data/fbank/test/split1/1/cmvn.scp scp:data/fbank/test/split1/1/feats.scp ark:- |" "ark:|lattice-scale --acoustic-scale=10.0 ark:- ark:- | gzip -c >exp/chain/tdnn/decode_test/lat.1.gz" ) 2>> exp/chain/tdnn/decode_test/log/decode.1.log >> exp/chain/tdnn/decode_test/log/decode.1.log run.pl: job failed, log is in exp/chain/tdnn/decode_test/log/decode.1.log
備注：因運行該模型要求的最小內存為64G，因此在低於64G的情況下會被直接Kill掉！
3.參考別人的執行結果
