整理一下訓練新模型的過程：
1.進 入 到 kaldi-trunk/egs目錄下建立XX（看你心情隨便命名）資料夾，然後在資料夾裡建立一個audio資料夾，在audio資料夾內在建立兩個資料夾train和test。然後把所有的音訊檔案（.wav檔案）放到train和test內（根據你的需求選擇測試集和訓練集，我是兩個資料夾裡面都是放的一樣的）
2.在XX資料夾下面建立一個資料夾data，在data裡面建立test和train資料夾。然後分別在資料夾裡面構建以下幾個文件：
 1）spk2gender 這個文件表明說話人的性別
 2)wav.scp
 3)test
 4)utt2spk
（注意，在train和test裡面都要有這些檔案）
 3.在data資料夾下面建立另外一個資料夾local，在local資料夾建立一個檔案corpus.txt
這幾個檔案的作用還有例子在百度搜索“在kaldi工具包使用小數字語料庫建立一個簡單的ASR系統”這篇文章可以看到，這裡就不在贅述。我的這些文件是在windows下整理的，如果有時間，再整理一個文件來進行說明。
4.在local資料夾下建立一個新的資料夾‘dict’.在dict下建立檔案：
 1）lexicon.txt
 2）nonsilence_phones.txt(你工程中所有的非靜音因素)
 3）silence_phones.txt（這裡面是靜音音素）
 4）optional.txt
    這幾個檔案的建立方法也在上面說的文章裡面有介紹。1)2）兩個需要按照你工程實際需要的音素表來寫，需要自己生成音素表。
5.在 kaldi-trunk/egs/wsj/s5 目錄下拷貝出兩個資料夾(注意拷貝所有內
容):‘utils’和‘steps’,並把它們放在你的 kaldi-trunk/egs/XX 目錄下
6.安裝srilm（這個自行百度就行）
7.在目錄 kaldi-trunk/egs/XX 目錄下建立一個名為‘conf’的資料夾。
在 kaldi-trunk/egs/XX/conf 目錄下建立兩個檔案：
1）decode.config
2)mfcc.conf(這個檔案需要根據你的需要加一些，我這次加了一句取樣率的  --sample-frequency=16000)
8. 在 kaldi-trunk/egs/XX目錄下建立 3 個指令碼:
1）cmd.sh
2)path.sh
3)run.sh
    指令碼根據實際情況來修改吧，主要是修改一些路徑的問題，最後就是執行指令碼了。
    我相信，沒有幾個能一次就執行成功的，總是會出現一些莫名其妙的錯誤。
    如果，你和我一樣，是在windows下面整理的資料直接拷貝過來的。那麼，你要注意對因素表裡面的內容進行排序。排序之後會生成一個空行，需要刪除。把所有拷貝過來的文件都要另存為unix/linux格式的。一定要特別注意路徑的問題，各個地方的路徑問題，只要不是你手動輸入的，都要注意。
    如果執行指令碼之後有錯誤，可以到exp下的log資料夾中去檢視錯誤，然後針對性的修改。