一、数据准备过程
网上下载的thchs-openslr数据集需要换成自己的数据集，包含两个文件夹：data_thchs30和resource。下面讲解如何搞定这一部分。
数据集在data_thchs30文件中，包含四个部分（data、train、dev、test）。
data文件夹中包含（.wav文件和.trn文件；trn文件里存放的是.wav文件的描述:第一行为词，第二行为拼音，第三行为音素）；
train文件夹中包含（.wav文件和.trn文件；trn文件存放的是.wav文件对应的data里trn文件的路径）
dev文件夹中包含（同上）
test文件夹中包含（同上）
上面这一部分的数据准备如果不太明白，可参考thchs30数据集的格式（注意.wav文件的命名也是比较重要的。尽量按照原例子中的格式）。
除数据集之外还包括训练好的语音模型word.3gram.lm和phone.3gram.lm以及相应的词典。（这两种LM用SRILM来训练）
SRILM是一个统计和分析语言模型的工具，需要安装和更改相关配置。
具体如何安装请参考链接:https://blog.csdn.net/u011500062/article/details/50781101,这个教程的最后一步修改环境变量有点问题，改为：export PATH=~/GaoMY/ZhangX/srilm-1.7.1/bin/i686-m64/:~/GaoMY/ZhangX/srilm-1.7.1/bin/:$PATH 这种形式即可，这个是临时环境变量，即关机开机之后会无效，如何改为永久环境变量参考网上关于环境变量的文章即可。
二、利用SRILM工具建立语言模型
建立语言模型的过程包含1两个步骤
步骤1：统计预料库生成n-gram统计文件
命令行：ngram-count -vocab segment_dict.txt -text train_data -order 3 -write my.count -unk
segment_dict.txt：词典文件，一行代表一个切词;
train_data:语料库，一行行的数据，行内数据用空格隔开来表示切词
输出文件为my.count：统计文件
步骤2：生成语言模型
命令行：ngram-count -read my.count -order 3 -lm train.lm -interpolate
输入为统计文件
输出文件为train.lm：语言模型
网上有许多代码是：ngram-count -read my.count -order 3 -lm train.lm -interpolate -kndiscount
这时候会报错误，如下图：
只要把命令行后面的-kndiscount去掉即可
步骤3：在生成语言模型之后，我们需要将词典文件segment_dict.txt重命名为lexicon，将语言模型重命名为word.3gram.lm，并将这两个文件防放入thchs30数据集中的lm_word文件
以上为构造lm_word文件内词典和语言模型的过程；
构造lm_phone文件内词典和语言模型的过程同上，只是定义的词典和语料库不同。
运行run.sh文件
在准备好数据、lm_word和lm_phone文件后，就可以运行run.sh了，在运行之前需要更改相关的代码，参考如下链接：https://blog.csdn.net/snowdroptulip/article/details/78943748
在执行代码时，建议手动一步一步执行。
我在执行#build a large lexiocn that invovles words in both the training and decoding这一段代码的时候，我是把
cat $thchs/resource/dict/lexicon.txt $thchs/data_thchs30/lm_word/lexicon.txt | \
grep -v '<s>' | grep -v '</s>' | sort -u > data/dict/lexicon.txt || exit 1;这一段给注释掉，直接将lm_word中的lexicon写入thchs30/data/dict/内，格式模仿原例子，注意lexicon文件的编码方式为U8-UNIX方式（即要在Linux系统下编译，不然会报文件中存在不被识别的空格和回车符）。
同样的道理，将lm_phone中的lexicon写入thchs30/data/dict_phone/内
下面就可以正常的训练了。
训练过程中的错误率存放在exp的对应的文件内，比如tri1，tri2b等等。