Kaldi
Kaldi 是一个开源的语音识别系统，使用 Apache v2.0 开源协议，由 Daniel Povey 主导开发，在很多语音识别测试和应用中广泛使用。但它依赖大量脚本语言，且核心算法是用 C++ 编写的，对声学模型的更新和代码调试带来一定难度。它的主要目标用户是语音识别的研究者（而不是普通的用户）。
Kaldi 的目标和 HTK 类似，它需要提供现代和灵活的代码，使用 C++ 实现，容易修改和扩展。它包括如下重要特性：
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代码级别集成 WFST
Kaldi 是把 OpenFST 作为一个库编译进来。(而不是脚本的方式集成)。
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广泛的线性代数支持
Kaldi 包括封装了标准 BLAS 和 LAPACK 库的矩阵库。
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可扩展的设计
比如，Kaldi 中的 decoder 是基于模板，模板的对象根据（frame, fst-input-symbol）来计算 score。这就意味着 decoder 可以很容易的用神经网络梯度 GMM 模型。
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开源协议
基于 Apache 2.0 开源协议，最自由的开源协议。
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完整的 recipe
对于很多常见语音数据集（主要是 LDC 的数据，当然也有一些其它开源数据集）都提供完整的 recipe，从而可以完整的复现整个过程。
包含完整的 reciple 是 Kaldi 的重要特性。这样其他人就可以轻松的复现整个实验过程。
GitHub 地址：https://github.com/kaldi-asr/kaldi