kaldi tutorial 中文翻译

数据准备
这部分基本略过了，比较简单。
从data/lang说起。 data/lang是由prepare_lang.sh 生成的。
首先生成的是 words.txt 和 phones.txt，这是openfst格式的symbol tables(后来我就喜欢直接写英文了，与其费心思翻译为合适的中文，不如直接用原词来得原汁原味)，它们是字符串（字符串是指标注文本的单位，）到整数的映射，下面这个是日语识别中的部分words.txt：
0
a 1
b 2
ch 3
d 4
e 5
f 6
g 7
h 8
i 9
j 10
k 11
m 12
n 13
再看phones文件夹下以.csl为后缀的文件，分别有disambig.csl nonsilence.csl optional_silence.csl silence.csl，它们的内容都是以冒号作为分割。他们是后续命令行中偶尔会用到的选项。
看phones.txt，在data/lang/下。这个是 phone symbol table，也包含了标准FST脚本中的“消歧符号”，这些符号就是1，2，3，。。。。我们在此加了个0符号，代替了语言模型中的epsilon transitions。
L.fst文件是编译后的FST格式的词典（lexicon）。想看里面有什么信息，输入：(from s5/)
fstprint –isymbols=data/lang/phones.txt –osymbols=data/lang/words.txt data/lang/L.fst | head

然后下面是对应的输出：

0 1 0.693147182
0 1 sil 0.693147182
1 2 a a 0.693147182
1 1 a a 0.693147182
1 1 b b 0.693147182
1 2 b b 0.693147182
1 1 ch ch 0.693147182
1 2 ch ch 0.693147182
1 1 d d 0.693147182
1 2 d d 0.693147182

G.fst是个描述这种语言语法结构的FST，下面是这个G.fst的内容：

0 2 21 21 0.000315946876
0 1 29 0 8.03088665
1 29 25 25 12.1202555
1 28 6 6 8.34519005
1 27 15 15 6.83906889
1 26 28 28 5.35383272
1 25 19 19 3.59180236
1 24 16 16 5.82719803
1 23 26 26 4.43024254
1 22 17 17 4.63756752
我觉得这应该就是对应词、或phone出现次数统计后算的概率。

提取特征
这一段是提取训练特征，首先跑对应的命令，然后来看生成的文件。
看看 exp/make_mfcc/train/make_mfcc.1.log ，首先给出的跑过的命令行，（kaldi总是在log最上面显示命令行，）
split_scp.pl就是把scp分成几个小的scp（.ark 和.scp是kaldi中两种记录数据的格式, .ark是数据（二进制文件），scp是记录对应ark的路径）
.ark文件一般都是很大的（因为他们里面是真正的数据），可以通过下面这条命令来看：
copy-feats ark:mfcc/raw_mfcc_train.1.ark ark,t:- | head

以下是对应的输出：

NF089001 [
53.54222 -31.82449 -9.899872 -0.02364012 -5.681367 2.072489 -19.41396 -15.6856 14.83652 25.04876 -11.34208 1.64803 9.309975
49.06616 -28.41237 1.188962 -0.5514585 -14.60496 -6.065259 -12.19813 -17.75549 -9.185356 4.032361 -9.320414 1.339788 12.23572
48.10678 -24.78042 8.86155 -4.958602 -4.843619 1.443337 -8.813286 0.4328361 -3.807028 0.8784758 9.743609 7.107668 9.02508
63.17915 -21.53388 -22.33113 5.595533 -12.11316 -4.990936 -14.4953 -10.58425 2.666025 -0.3021607 -11.49867 -1.502062 3.861568
70.48519 -19.16981 -25.84126 10.23085 -15.72831 -5.344745 -22.62867 -12.71542 0.8277165 -4.167449 -19.62204 -5.533485 2.644755
52.99891 -16.45959 0.7519462 -4.386663 3.804989 -1.37611 -24.83507 5.490471 -3.33739 -8.404724 -17.6997 -0.2677126 5.236793
54.01795 -19.39126 -3.082492 -1.624617 -8.421985 -11.15252 -18.0968 -11.92423 -6.684193 -11.88862 -8.570399 -3.803415 5.675081
55.33753 -18.44497 -9.369541 -7.717715 -8.041488 -11.45842 -19.81938 -12.43418 -1.97697 -4.627994 -7.774594 4.451687 7.557387
55.72844 -20.32559 -12.32121 -9.614379 -2.77022 -8.572324 -14.91047 -6.382179 -7.155323 -7.767553 -17.01464 1.11917 -2.572359

 同名的archive（.ark） 和 script(.scp) 文件代表的同一部分数据，注意，这些命令行都有前缀"scp:" 或 "ark:",kaldi不会自己判断这到底是个script还是archive形式，这需要我们加前缀告诉kaldi这是什么格式的文件。对于code而言，这两种格式对它来说都是一样的。这两种格式都是‘表（table）’的概念。一个‘表’就是一组有序的事物，前面是识别字符串（如句子的id），一个‘表’不是一个c++的对象，因为对应不同的需求（写入、迭代、随机读入）我们分别有c++对象来读入数据。.scp格式是text-only的格式，每行是个key（一般是句子的标识符（id））后接空格，接这个句子特征数据的路径 。.ark格式可以是text或binary格式，（你可以写为text格式，命令行要加‘t’，binary是默认的格式）文件里面数据的格式是：key（如句子的id）空格后接数据。

下面是关于script和archive的几点说明：
用于说明如何读表的字符串叫做“rspecifier”,如ark:gunzip -c my/dir/foo.ark.gz|
用于说明如何写入表的字符串叫做“wspecifier”,如ark,t:foo.ark
archive可以合并成大的archive，仍然有效
code可以读入这两种格式通过顺序读入或随机读入。用户级的code只知道它是在迭代还是查找，并不知道它接触的数据格式是什么（是script还是archive）
通过随机读入（random access）来读取archive数据，内存使用效率较低，要想高效的随机读入archive，那么生成时就生成对应的ark和scp文件，读入时通过scp文件读入。
这部分更多信息在官网（google输入kaldi）Kaldi I/O mechanisms中。

训练单音子系统（monophone）
输入：
gmm-copy –binary=false exp/mono/0.mdl - | less

下面是对应的输出：




2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28

0 0 0 0.75 1 0.25
1 1 1 0.75 2 0.25
2 2 2 0.75 3 0.25
3



1

0 0 0 0.5 1 0.5
1 1 1 0.5 2 0.5
2 2 2 0.75 3 0.25
3


84
1 0 0
1 1 1
1 2 2
2 0 3
2 1 4
2 2 5
3 0 6
3 1 7
3 2 8
4 0 9
4 1 10
4 2 11
5 0 12
5 1 13
5 2 14
6 0 15
6 1 16
6 2 17
7 0 18
7 1 19
7 2 20
8 0 21
8 1 22
8 2 23
9 0 24
9 1 25
9 2 26
10 0 27
10 1 28
10 2 29
11 0 30
11 1 31
11 2 32
12 0 33
12 1 34
12 2 35
13 0 36
13 1 37
13 2 38
14 0 39
14 1 40
14 2 41
15 0 42
15 1 43
15 2 44
16 0 45
16 1 46
16 2 47
17 0 48
17 1 49
17 2 50
18 0 51
18 1 52
18 2 53
19 0 54
19 1 55
19 2 56
20 0 57
20 1 58
20 2 59
21 0 60
21 1 61
21 2 62
22 0 63
22 1 64
22 2 65
23 0 66
23 1 67
23 2 68
24 0 69
24 1 70
24 2 71
25 0 72
25 1 73
25 2 74
26 0 75
26 1 76
26 2 77
27 0 78
27 1 79
27 2 80
28 0 81
28 1 82
28 2 83


[ 0 -0.6931472 -0.6931472 -0.6931472 -0.6931472 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 -0.2876821 -1.386294 ]


39 84
[ -94.49178 ]
[ 1 ]
[
-0.005838452 -0.0107621 0.007483369 0.002269829 0.01010145 0.001220717 -0.002948278 0.004102771 -0.009732663 0.005548568 -0.00846673 0.003018271 0.002561719 -0.001072273 -0.0003676935 0.0009567018 0.0004904701 0.001004559 0.0006702438 0.002065411 0.001736847 -0.0004884294 -0.0001839283 0.000573744 -6.096664e-06 0.0008038587 0.000548786 0.0005939789 -0.001607142 -0.0008620437 0.0002163016 -0.0002253224 0.0009042169 0.0007718542 0.0001247094 -0.0003084296 -0.001637235 0.0004870822 0.002509772 ]
[
0.002302196 0.004163655 0.005391662 0.002574274 0.003217114 0.002863562 0.005842444 0.004294651 0.003149447 0.005013018 0.004209091 0.00450796 0.006656926 0.06917789 0.07472826 0.08657464 0.05778877 0.05123304 0.05053843 0.08058306 0.07275081 0.0605317 0.07780149 0.07870268 0.08504011 0.1153897 0.4811986 0.4609138 0.5185907 0.3938675 0.3216299 0.3013106 0.4305585 0.4167711 0.3496516 0.4075994 0.4405422 0.4886224 0.6218032 ]


[ -94.49178 ]
[ 1 ]
[
-0.005838452 -0.0107621 0.007483369 0.002269829 0.01010145 0.001220717 -0.002948278 0.004102771 -0.009732663 0.005548568 -0.00846673 0.003018271 0.002561719 -0.001072273 -0.0003676935 0.0009567018 0.0004904701 0.001004559 0.0006702438 0.002065411 0.001736847 -0.0004884294 -0.0001839283 0.000573744 -6.096664e-06 0.0008038587 0.000548786 0.0005939789 -0.001607142 -0.0008620437 0.0002163016 -0.0002253224 0.0009042169 0.0007718542 0.0001247094 -0.0003084296 -0.001637235 0.0004870822 0.002509772 ]
[
0.002302196 0.004163655 0.005391662 0.002574274 0.003217114 0.002863562 0.005842444 0.004294651 0.003149447 0.005013018 0.004209091 0.00450796 0.006656926 0.06917789 0.07472826 0.08657464 0.05778877 0.05123304 0.05053843 0.08058306 0.07275081 0.0605317 0.07780149 0.07870268 0.08504011 0.1153897 0.4811986 0.4609138 0.5185907 0.3938675 0.3216299 0.3013106 0.4305585 0.4167711 0.3496516 0.4075994 0.4405422 0.4886224 0.6218032 ]


[ -94.49178 ]
[ 1 ]

首先给出的topo的信息，有一个phone和其他phone的topology不同，通过对比phones.txt,可知这个不同的phone是sil（代表silence），topo文件的惯例是第一个状态是初始状态（概率为1），最后一个状态是结束状态（概率为1）在这里面，明显，-1是初始状态，0，1，2是HMM中间的转移状态，3是结束状态。

.mdl文件的惯例是包含两部分信息：一部分的类型是Transition Model（转换模型），包含拓扑信息（topo），作为HMMtopology的一个成员变量，另一部分是相关模型类型（叫AmGmm），这种类型的文件不是‘表’，写入是binary or text，取决于命令行选项 –binary=true or –binary=false，‘表’就是指script和archive。
看上面个数据，会发现，0.mdl是初始化模型，所以参数都是初始化的，这个模型训练40次，所以40.mdl中的概率是最终的参数。
以上信息更多见官网 HMM topology and transition modeling。

再提重要的一点：在kaldi中p.d.f.’s使用数字标识符表示的，从0开始（这些数字我们叫做pdf-ids），在HTK中他们没有名字。.mdl文件没有足够的信息能在context-dependent phones 和 pdf-ids间建立映射，为看这个，看tree文件，输入：
copy-tree –binary=false exp/mono/tree - | less

以下是输出：
ContextDependency 1 0 ToPdf TE 0 29 ( NULL TE -1 3 ( CE 0 CE 1 CE 2 )
TE -1 3 ( CE 3 CE 4 CE 5 )
TE -1 3 ( CE 6 CE 7 CE 8 )
TE -1 3 ( CE 9 CE 10 CE 11 )
TE -1 3 ( CE 12 CE 13 CE 14 )
TE -1 3 ( CE 15 CE 16 CE 17 )
TE -1 3 ( CE 18 CE 19 CE 20 )
TE -1 3 ( CE 21 CE 22 CE 23 )
TE -1 3 ( CE 24 CE 25 CE 26 )
TE -1 3 ( CE 27 CE 28 CE 29 )
TE -1 3 ( CE 30 CE 31 CE 32 )
TE -1 3 ( CE 33 CE 34 CE 35 )
TE -1 3 ( CE 36 CE 37 CE 38 )
TE -1 3 ( CE 39 CE 40 CE 41 )
TE -1 3 ( CE 42 CE 43 CE 44 )
TE -1 3 ( CE 45 CE 46 CE 47 )
TE -1 3 ( CE 48 CE 49 CE 50 )
TE -1 3 ( CE 51 CE 52 CE 53 )
TE -1 3 ( CE 54 CE 55 CE 56 )
TE -1 3 ( CE 57 CE 58 CE 59 )
TE -1 3 ( CE 60 CE 61 CE 62 )
TE -1 3 ( CE 63 CE 64 CE 65 )
TE -1 3 ( CE 66 CE 67 CE 68 )
TE -1 3 ( CE 69 CE 70 CE 71 )
TE -1 3 ( CE 72 CE 73 CE 74 )
TE -1 3 ( CE 75 CE 76 CE 77 )
TE -1 3 ( CE 78 CE 79 CE 80 )
TE -1 3 ( CE 81 CE 82 CE 83 )
)
EndContextDependency

这是个monophone的tree，所以非常trivial，因为它没有任何分支，CE是constant eventmap(代表树的叶子们)，TE指table eventmap,(代表查询表之类的东东)，这里没有SE，指split eventmap(代表树的分支)因为这是个monophone。“TE 0 29”是一个table eventmap从key 0开始分裂的开始（key 0指在长度为1（因为是monophone）的phone-context向量的第0个音子位置）。接着，在括号内，有29个event map。第一个是NULL，代表一个指向eventmap的0指针，因为phone-id0是为‘epsilon’保留的。“TE -1 3 ( CE 75 CE 76 CE 77 ) ”这个字符串代表一个table eventmap从key-1开始分裂，这个key代表在topo文件中说过的pdfclass，在这里就是HMM状态。这个phone有3个状态，所以分配给这个key的值可以取0，1，2。在括号内是三个constant eventmap，每个代表树的一个叶子。
现在看exp/mono/ali.1.gz，输入：
copy-int-vector “ark:gunzip -c exp/mono/ali.1.gz|” ark,t:- | head -n 2

以下是对应的输出：
NF089001 2 1 1 1 4 3 3 6 5 5 2 1 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 6 5 5 5 5 5 62 61 61 61 64 63 63 63 66 65 65 56 58 57 57 60 14 13 13 16 15 18 17 17 17 140 142 141 141 141 141 141 141 144 80 79 82 84 80 79 79 79 79 82 81 81 81 84 83 86 85 85 88 87 90 89 89 89 89 56 55 55 55 55 55 55 58 57 57 57 60 59 68 67 67 70 72 32 31 34 33 33 36 35 35 35 35 35 80 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 82 84 50 49 52 51 51 54 53 53 53 8 7 7 7 7 7 10 9 12 11 11 11 11 2 4 3 3 3 6 5 5 5 56 55 55 55 55 55 55 55 55 55 58 60 32 34 36 35 35 35 35 35 35 35 35 80 79 82 81 81 84 83 8 7 7 7 7 7 7 7 10 9 9 9 9 12 11 56 55 55 55 58 57 57 57 60 59 59 2 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 6
NF089002 2 4 3 6 5 5 5 5 5 5 2 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 6 5 5 5 5 62 61 61 61 61 61 61 64 63 66 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 140 142 144 140 142 144 143 44 43 46 45 48 47 86 85 88 87 87 90 89 89 89 89 80 82 81 84 83 56 55 55 55 58 57 57 60 59 59 59 59 20 19 19 19 22 21 24 23 23 23 56 55 55 55 55 55 55 55 55 55 58 57 57 60 59 59 59 122 121 121 121 121 121 121 121 121 121 124 123 123 126 125 56 58 60 59 20 19 19 19 19 22 21 21 24 23 23 56 55 55 55 55 55 58 60 62 61 61 61 61 61 61 64 66 65 65 65 65 56 55 55 55 55 55 58 57 57 57 57 60 59 59 2 1 1 1 1 1 1 4 3 3 3 3 6 5 128 130 132 131 131 131 86 85 85 85 88 87 87 87 87 87 87 87 87 87 90 89 140 142 144 68 67 67 67 67 67 67 70 72 158 157 160 162 161 161 86 85 88 87 87 87 87 87 87 87 87 87 87 90 140 142 144 44 43 43 43 46 48 47 32 34 33 36 35 35 35 35 35 35 35 35 56 55 55 58 60 59 62 61 61 61 61 61 64 66 65 140 142 144 134 133 133 133 136 135 135 135 135 138 137 137 137 140 142 144 143 143 143 143 143 143 143 143 143 2 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 6
这是对训练数据做的维特比alignement（对齐）。每句话是一行，再看看上面 exp/mono/tree文件，p.d.f. id 数值最大的是83，而这里的数值远大于这个，是因为，alignment文件用的不是
p.d.f. id，这里用的是更细分的标识符（identifier），称作“transition-id”，这些id将phone和它们在拓扑原型结构中的转移概率也编码进来了。若想知道“transition-id”是什么，输入：
show-transitions data/lang/phones.txt exp/mono/0.mdl

以下是对应的输出：
Transition-state 1: phone = sil hmm-state = 0 pdf = 0
Transition-id = 1 p = 0.5 [self-loop]
Transition-id = 2 p = 0.5 [0 -> 1]
Transition-state 2: phone = sil hmm-state = 1 pdf = 1
Transition-id = 3 p = 0.5 [self-loop]
Transition-id = 4 p = 0.5 [1 -> 2]
Transition-state 3: phone = sil hmm-state = 2 pdf = 2
Transition-id = 5 p = 0.75 [self-loop]
Transition-id = 6 p = 0.25 [2 -> 3]
Transition-state 4: phone = a hmm-state = 0 pdf = 3
Transition-id = 7 p = 0.75 [self-loop]
Transition-id = 8 p = 0.25 [0 -> 1]
Transition-state 5: phone = a hmm-state = 1 pdf = 4
Transition-id = 9 p = 0.75 [self-loop]
Transition-id = 10 p = 0.25 [1 -> 2]
Transition-state 6: phone = a hmm-state = 2 pdf = 5
Transition-id = 11 p = 0.75 [self-loop]
Transition-id = 12 p = 0.25 [2 -> 3]
Transition-state 7: phone = b hmm-state = 0 pdf = 6
Transition-id = 13 p = 0.75 [self-loop]
Transition-id = 14 p = 0.25 [0 -> 1]
Transition-state 8: phone = b hmm-state = 1 pdf = 7
Transition-id = 15 p = 0.75 [self-loop]
Transition-id = 16 p = 0.25 [1 -> 2]
Transition-state 9: phone = b hmm-state = 2 pdf = 8
Transition-id = 17 p = 0.75 [self-loop]
Transition-id = 18 p = 0.25 [2 -> 3]
Transition-state 10: phone = ch hmm-state = 0 pdf = 9
Transition-id = 19 p = 0.75 [self-loop]
Transition-id = 20 p = 0.25 [0 -> 1]
Transition-state 11: phone = ch hmm-state = 1 pdf = 10
Transition-id = 21 p = 0.75 [self-loop]
Transition-id = 22 p = 0.25 [1 -> 2]
Transition-state 12: phone = ch hmm-state = 2 pdf = 11
Transition-id = 23 p = 0.75 [self-loop]
Transition-id = 24 p = 0.25 [2 -> 3]

…..

Transition-state 82: phone = z hmm-state = 0 pdf = 81
Transition-id = 163 p = 0.75 [self-loop]
Transition-id = 164 p = 0.25 [0 -> 1]
Transition-state 83: phone = z hmm-state = 1 pdf = 82
Transition-id = 165 p = 0.75 [self-loop]
Transition-id = 166 p = 0.25 [1 -> 2]
Transition-state 84: phone = z hmm-state = 2 pdf = 83
Transition-id = 167 p = 0.75 [self-loop]
Transition-id = 168 p = 0.25 [2 -> 3]

显然，上面这个是训练前的初始状态
为了增加可读性，输入：
show-alignments data/lang/phones.txt exp/mono/40.mdl exp/mono/40.occs | less
（.occs文件是指occupation counts）
以下是对应的输出：
Transition-state 1: phone = sil hmm-state = 0 pdf = 0
Transition-id = 1 p = 0.934807 count of pdf = 1.13866e+06 [self-loop]
Transition-id = 2 p = 0.0651934 count of pdf = 1.13866e+06 [0 -> 1]
Transition-state 2: phone = sil hmm-state = 1 pdf = 1
Transition-id = 3 p = 0.889584 count of pdf = 672302 [self-loop]
Transition-id = 4 p = 0.110416 count of pdf = 672302 [1 -> 2]
Transition-state 3: phone = sil hmm-state = 2 pdf = 2
Transition-id = 5 p = 0.7137 count of pdf = 259284 [self-loop]
Transition-id = 6 p = 0.2863 count of pdf = 259284 [2 -> 3]
Transition-state 4: phone = a hmm-state = 0 pdf = 3
Transition-id = 7 p = 0.713307 count of pdf = 390711 [self-loop]
Transition-id = 8 p = 0.286693 count of pdf = 390711 [0 -> 1]
Transition-state 5: phone = a hmm-state = 1 pdf = 4
Transition-id = 9 p = 0.594051 count of pdf = 275931 [self-loop]
Transition-id = 10 p = 0.405949 count of pdf = 275931 [1 -> 2]
Transition-state 6: phone = a hmm-state = 2 pdf = 5
Transition-id = 11 p = 0.594987 count of pdf = 276569 [self-loop]
Transition-id = 12 p = 0.405013 count of pdf = 276569 [2 -> 3]
Transition-state 7: phone = b hmm-state = 0 pdf = 6
Transition-id = 13 p = 0.590539 count of pdf = 19660 [self-loop]
Transition-id = 14 p = 0.409461 count of pdf = 19660 [0 -> 1]
Transition-state 8: phone = b hmm-state = 1 pdf = 7
Transition-id = 15 p = 0.417553 count of pdf = 13821 [self-loop]

这个用的是40.mdl，得到的概率都是模型最后用的转移概率
要想了解更多关于HMM拓扑结构，转移标识符（transition-ids），转移模型之类的，看官网 HMM topology and transition modeling这部分。

接下来看看训练是如何进行的，输入：

grep Overall exp/mono/log/acc.{?.？,?.??,??.?,??.??}.log

以下是输出的最后一部分：
exp/mono/log/acc.35.10.log:LOG (gmm-acc-stats-ali:main():gmm-acc-stats-ali.cc:115)
exp/mono/log/acc.37.12.log:LOG (gmm-acc-stats-ali:main():gmm-acc-stats-ali.cc:115) Overall avg like per frame (Gaussian only) = -99.1242 over 595815 frames.
exp/mono/log/acc.38.10.log:LOG (gmm-acc-stats-ali:main():gmm-acc-stats-ali.cc:115) Overall avg like per frame (Gaussian only) = -99.0045 over 666753 frames.
exp/mono/log/acc.38.11.log:LOG (gmm-acc-stats-ali:main():gmm-acc-stats-ali.cc:115) Overall avg like per frame (Gaussian only) = -95.769 over 793715 frames.
exp/mono/log/acc.38.12.log:LOG (gmm-acc-stats-ali:main():gmm-acc-stats-ali.cc:115) Overall avg like per frame (Gaussian only) = -99.0953 over 595815 frames.
exp/mono/log/acc.39.10.log:LOG (gmm-acc-stats-ali:main():gmm-acc-stats-ali.cc:115) Overall avg like per frame (Gaussian only) = -98.9901 over 666753 frames.
exp/mono/log/acc.39.11.log:LOG (gmm-acc-stats-ali:main():gmm-acc-stats-ali.cc:115) Overall avg like per frame (Gaussian only) = -95.7472 over 793715 frames.
exp/mono/log/acc.39.12.log:LOG (gmm-acc-stats-ali:main():gmm-acc-stats-ali.cc:115) Overall avg like per frame (Gaussian only) = -99.0786 over 595815 frames.

你可以看到每次迭代的声学似然概率。