语音识别之HTK入门（二）准备训练数据

识别过程是隐马尔可夫模型HMM进行的

HTK说到底就是建立隐马尔可夫模型HMM过程中的工具，过程如下：M的工具，如下图：

文件目录树构建

构建一个目录框架，创建命令如下：

mkdir -p htk_color/{config,data/{test/{mfc,speech},train/{mfc,speech}},dict,hmm0,hmm1,hmm2,hmm3,hmm4,hmm5,hmm6,hmm7,labels,lists,results,scripts}

查看命令及结果：

tree -d htk_color

构建完成后，以后的命令都是在此文件夹下运行终端。

语音数据采集

Linux下安装音频录放工具sox，命令如下：

sudo apt-get install sox

安装完成后，运行命令进行录音：

rec -b 8 data/train/speech/01.wav

Ctrl+c结束录音，依次输入命令进行语音数据采集即可
通过以下命令播放录音结果：

play data/train/speech/01.wav

收集数据的过程，是一个十分折磨人的工作，语音文件的收集更是难办，搭建一个效果好的语音模型，你不仅需要一个人的语音，你还需要其他人的语音，过程很艰巨，慢慢体会，比图像的收集要麻烦多，但是用数量很少的样本，也可以训练出相对准确的结果。
接下来我用了十个录音文件进行了尝试，到此数据集的准备已经完成，下一节完成训练过程的配置。