由于刚进入研究生学习，遇到的困难比较多，就想找个地方记录。
本科是通信工程，硕士来到了某211学的电子信息，方向是语音识别。
由于没接触过计算机和人工智能的课程，在开学前就自学了一点python编程。来到学校，老师也没给具体的研究课题，说让我们自己找感兴趣的。于是开始找很多论文读，发现有很多专业名词不懂，就开始一个一个开始搜索学习。但是学了觉得也理解不深刻，而且没有很想做的小方向，所以想着先学会做实验。
因为做的语音识别，看了看资料，就想着先学kaldi工具包，开始安装虚拟机，Ubuntu，一通折腾终于把kaldi装好了，试着运行第一个实例yesno，再根据书上的解释一步步看脚本代码试着理解。
从理论知识上，也要跟着一起学习，GMM-HMM，DNN-HMM，再到最新的端到端语音识别算法，还没学完，也不知道要其中的数学推到过程会不会，理解不理解。
最近还了解到，如果纯学kaldi的话，好像挺难的，需要学会改脚本代码，还要改C++代码，这两个也还没学过，压力拉满了，而且kaldi对于深度学习的神经网络好像也不是很支持。于是想着还要学其他的框架，tenserflow或者pytorch，但是有一个疑问，用这两个做语音识别的话，过程是怎么样的，比如找到了一个语音库的数据集，那从特征提取到输出结果全靠这个实现吗，还是看到有人说的可以用pytorch和kaldi结合使用，用pytorch训练神经网络，再用kaldi解码。
暂时先写到这里吧，有点乱，有人介意的话还请见谅，如果有高手看到了可以解答疑惑的话万分感激。
