Kaldi 上提供了很多例子让我们学习，这里有一个 Kaldi 上提供例子的列表：

http://kaldi-asr.org/doc/examples.html

但是大部分的数据库来源于LDC，并且需要成为会员才能下载。

我们这里使用一个叫做 TIMIT 的例子，当然他也是需要付费才能使用的数据集。

然而幸运的是我们可以在这个链接里找到所有的内容：

http://www.fon.hum.uva.nl/david/ma_ssp/2007/TIMIT/

因为版权问题我不准备提供直接下载的链接，但是我作为老司机可以指一条路：wget -r，剩下的就看你自己的造化了。

数据拿到后，目录下会多出很多 .html 的文件。我这里写了一个脚本用于删除这些多余的文件，并将小写目录转换成大写目录（在 Kaldi 的 TIMIT 脚本中写出的目录都是大写的）：

Kaldi 是一个用于语音识别的开发平台（工具包），目前已经较为成熟，而且文档很多。

本文提供一个 Kaldi 在 Mac OS X 10.11。5 下的安装教程，如果你用 Windows，请买一台 Mac。

下载源码

Kaldi 在 Github 上开源，我们应该直接下载他最新的源码执行编译。

编译

编译这种大型框架不应该去互联网上搜索任何安装教程，而是应该阅读官方的安装教程。（那我写这篇文章干嘛呢…(╯‵□′)╯︵┻━┻

目录

• 写在前面的话
• 科研创意的来源
• 准备篇
  • 主题的选取
  • 确定论文的类型
  • 提出论点
  • 会议投稿
  • 期刊投稿
• 写作篇
  • 写作动机
  • 写作阶段
• 工具篇
  • 写作工具
  • 版本控制和存储
  • 文献工具
  • 图表工具
• 后记
• 进一步阅读的文献

## 写在前面的话

马上就要进入研究生阶段了，本科的最后一个学期很多人问我为什么不直接找工作，而是选择继续读研。这里面有两个原因：

1. 喜欢做研究，可以说我读研的最根本目的就是搞研究、做科研；
2. 学历不补回来，这个算作是次要目的，那就是提高自己的学历。

总的来说，我个人的想法就是：一辈子只有一次机会，钱什么时候都可以赚，但错过了深造的机会，就一切都不可挽回了。

作为整个大学阶段的总结，我决定写一系列文章来总结我在大学中学到的一些科研经验和心得，并以此激励我在日后的路上发表更多更有价值的论文。

原文链接：https://swift.org/documentation/api-design-guidelines/

译者：Changkun Ou

2016-05-11 初稿

本文未经授权禁止转载

目录

• 目录
• 基本准则
• 命名
  • 明确用法
  • 为使用舒适而努力
  • 合理使用术语
• 约定
  • 一般约定
  • 形参
  • 实参标签
• 特殊说明

译者注：

Argument 和 Parameter 两个词在很多文献中均翻译为参数，这是一个历史遗留问题。

但实际上 Argument 专用于 Actual Argument（实际参数，实参），Parameter 专用于 Formal Parameter（形式参数，形参）。

本译文在上下文没有歧义的情况下均翻译为参数，在其他情况下使用实参和形参来对 Argument 和 Parameter 加以区分。

进一步阅读：ISO/IEC 9899 - 在这份标准中，第 3 页的 actual parameter 和第 6 页的 formal argument 两种说法均被弃用。

中国人对于这种坐下来玩玩手表、动动手指然后填两张表就拿钱的方式还是很不习惯的？居然还死活不肯收… 此外，德国人还是很欣然接受的，可能是小费拿惯了？ Human, interesting. :)

最近看到个题，说是，一个人患某个病的概率是 $1%$ ，现在有某个仪器可以检测患这种病的人，但是正确率只有 $99%$ 。问如果某人被检测出患这种病，那么他真正患这种病的概率是多少呢？ 这个问题很有意思，我们可以简单更改一下问题的环境，就能找到做科研的价值到底几何。 假设科学事实被发现这个事件为$A$，其发生的概率是$a$，科学家做研究能够发现这个科学事实，这个事件记为为$B$，但是其正确率$P(B|A)$只有$b$。那么问： 在一个科学家声称其发现了某个科学事实的情况下，那么其真正发现科学事实的概率是多少呢？ 这个问题只要学过一点概率的人都能算出来，首先 原文题的概率其实是一个条件概率，因为根据贝叶斯公式： $$ P(A丨B)=\frac{P(AB)}{P(B)} $$ 而 $$ P(B)=P(A)P(B|A)+P(\bar A)P(B | \bar A) =ab+(1-a)(1-b) = 2ab+1-a-b $$ 所以： 科学事实真正被发现的概率是：$\frac{ab}{(2ab+1-a-b)}$ 如果我们假设 $a=0.01$（这是被放大了的，因为科学事实很难被发现）$b=0.99$（这也是被放大了的，因为我们连学术道德都忽略了），很容易算出，这个概率只有$50%$。 当科学事实的发现概率固定时，这个函数在0至1的开区间内递增。 所以，学术垃圾在以至少大于$50%$的概率产生。 而我，就是其中之一。 深入阅读 Scientific Regress： http://www.firstthings.com/article/2016/05/scientific-regress

最近看到个题，说是，一个人患某个病的概率是1%，现在有某个仪器可以检测患这种病的人，但是正确率只有99%。问如果某人被检测出患这种病，那么他真正患这种病的概率是多少呢？ 这个问题很有意思，我们可以简单更改一下问题的环境，就能找到做科研的价值到底几何。 假设科学事实被发现这个事件为 A，其发生的概率是 a，科学家做研究能够发现这个科学事实，这个事件记为为 B，但是其正确率 $P(B|A)$ 只有 b。那么问： 在一个科学家声称其发现了某个科学事实的情况下，那么其真正发现科学事实的概率是多少呢？ 这个问题只要学过一点概率的人都能算出来，首先 原文题的概率其实是一个条件概率，因为根据贝叶斯公式： $$ P(A丨B)=\frac{P(AB)}{P(B)} P(B)=P(A)P(B|A)+P(\bar{A})P(B|\bar{A}) =ab+(1-a)(1-b)=2ab+1-a-b $$ 所以： 科学事实真正被发现的概率是：$\frac{ab}{2ab+1-a-b}$ 如果我们假设a=0.01（这是被放大了的，因为科学事实很难被发现）$b=0.99$（这也是被放大了的，因为我们连学术道德都忽略了），很容易算出，这个概率只有50%。 当科学事实的发现概率固定时，这个函数在0至1的开区间内递增。 所以，学术垃圾在以至少大于50%的概率产生。 而我，就是其中之一。 深入阅读 Scientific Regress：http://www.firstthings.com/article/2016/05/scientific-regress

好吧，找到了一个和 git 有关的游戏： https://github.com/Gazler/githug

遂玩之… 挺有意思的..

安装

后天就要结束最后一门考试了，复习之余小结一下这学期的收获好了：

• 这学期一共选了六门课，最后一共决定三门参加考试（有一门考试在三月那实在是没办法参加了…），做了一份 research internship，已经累挂了。
• 选了课有：
  • Human Computer Interaction 2
  • Online Multimedia
  • Information Visualization
  • SAT Solving
  • Parallel Computing
  • Big Data Management
• 参加考试的课有：
  • Human Computer Interaction 2
  • Online Multimedia
  • Information Visualization

做完晚饭，在电脑前琢么着干些什么，一想到马上就要到明天就是平安夜了，本打算写年终总结，但又觉得明后两天就是头一回过真正意义上的圣诞节了，应该还会有新的感受倒不如过段时间再写。 所以按照惯例，我就把这一年中我读过书的清单列出来。技术类的书就不说了，毕竟那些书并不『有趣』。 变化是，这一年里大部分书都是在Kindle上完成的，至少我现在已经习惯了在Kindle上完成读完整部书的体验。 上半年读的书时间有点长，如果不是看我记下来的清单我都几乎快要忘记其中的几本讲了些啥。 下半年来了德国之后读的书瞬间变少，好惭愧的样子。 上半年（九月前）： 《偶发空缺》J.K. Rowling著 推荐理由：我是JK罗琳的老粉丝了，以前看哈利波特，这陪伴了我整个童年。后来偶发空缺这本书出来后，我一直都没时间看，直到今年才在Kindle上买了这本书读，读这本书很能够锻炼人的性子，因为人物太多，名字也是对我们中国人非常疲劳的。同时人物关系也错综复杂，如果没有耐心几乎不太可能把这本书读下来。 《呼兰河传》萧红著 推荐理由：在电影院看过萧红的纪录片《黄金时代》（不是下面王小波的那本黄金时代，只是同名而已），后来就一直想读一读萧红的文字，这本书在电影里也反复提到。满天星光，满屋月亮，人生何如，为什么如此悲凉？ 《朝花夕拾》鲁迅著 推荐理由：经典就不说了，其实我高中时期读过一次，显然并没有悟出个什么东西，这次重读我最喜欢的一篇其实是《琐记》。 《历史转折中的邓小平》龙平平等著 推荐理由：对，没错…看完电视剧之后读的这本书。 《成为和平饭店》陈丹燕著 推荐理由：外滩三部曲系列之一，当时是去上海之前买来读的。 《黄金时代》王小波著 推荐理由：王小波的名气就不用说了，读这本书的目的是奔着读经典去的。好吧被你猜中了，其实我当时也是听说这书是小黄文才去读的，不过后来读过之后我认为这本书其实是王小波自身的一个缩影，讲出了他眼中的文【嘿嘿嘿我确实对这个时期的作品很感兴趣】革和人生。 《北京，北京》冯唐著 推荐理由：最初是在Kindle商店里随便买下来的，读这本书的时候我还没到过北京，想顺着这本书了解一下。书的结尾很惆怅很玩世不恭，有很多感触。 《狼图腾》姜戎著 推荐理由：看完电影，很喜欢，所以顺便读了原著。 《一个戴灰帽子的人》邵燕祥著 推荐理由：文【嘿嘿嘿你好呀】革【嘿嘿嘿你好呀】时【嘿嘿嘿你好呀】期的纪实文学。这本书是我在上海的时候买的，我也是那个时候第一次接触这类纪实文学，耳目一新，恰好也是感兴趣的时期。 《人月神话》Frederick P.Brooks著 推荐理由：这本书名字给人的感觉就没有读下去的兴趣，其实这本书是讲软件开发管理，涉及技术，更偏管理。经典必读。 《创业维艰》Horowitz, Ben著 推荐理由：这本书最初是在王自如的视频里面看到的，最初买的是纯英文版，后来实在是看不动了，而且发现有中文版出版，这本书和另一本同样很火的从零到一不一样，从零到一显得过于浮躁了，所以虽然我读了从零到一，但并没有列在推荐列表里。 《Becoming Steve Jobs》Schlender, Brent著 推荐理由：这个不需要多说，乔布斯的传记。这本书没有读完…因为纯英文当时还肯不动，不过好像现在已经有台版的中译本了。但是我想以后我还是会找机会把这本纯英文版读完的。 《1948》George Orwell著 推荐理由：反乌托邦三部曲最有名的一本，这本书最吸引我的地方在于它描述了一个集权社会是如何的荒诞，可以说这本书成功的成为我的政治启蒙。 《我们》叶甫盖尼·扎米亚京著 推荐理由：这本书也是反乌托邦三部曲之一，剧情上与1948类似但不如1948吸引人，看这本数的原因是因为主角是一个数学家。其实三部曲的第三本美丽新世界我并没有时间继续读，不过通过这两本书基本上启发了我这个科幻迷对反乌托邦的思考。 下半年（九月后）： 《像外行一样思考，像专家一样实践：科研成功之道》金出武雄著 推荐理由：这本书其实是当时我在京东买技术类书籍的时候为了凑单而买下来的，买回来后发现这本书最有价值的地方在于讨论了做科研的时候究竟应该如何思考、如何解决问题。比如科研是什么，不是什么，科研的归宿又是什么，越能干的人，越会迷茫等等。 《Creativity, Inc.》Ed Catmull 等著 推荐理由：起初读这本书的目的很简单，我是奔着这本书是讲曾经乔布斯创办的Pixar而去的。后来这本书最吸引我的地方，是探讨了一个公司怎样保持可持续的创造力这样的资产，坦诚和建设性批评的重要性，以及对待失败的态度等等这些属于知易行难的传统智慧，非常有趣。 《天才在左，疯子在右》 高铭著 推荐理由：最初是陈华超推荐我读的这本，读过之后甚是有趣，是一本很适合拿来当故事读的书。虽然这本书以和精神病人探讨为基点，比如这本书里面有讲到一个疯子是如何看待黑洞的消失及四维时空等等，但是我依然觉得个别故事其实水分是很大的。不过这并不妨碍这本书出现在我的推荐列表里，因为它足够吸引人，足够让我扩宽眼界思考以前从来没有注意到的有趣事物。 《It’s Complicated: The Social Lives of Networked Teens》 Danah Boyd著 推荐理由： 这本书是我在读了前面的那两本反乌托邦三部曲后才发现的，这本书里面介绍了两种对待技术的新态度，而且最有意思的地方在于介绍了一些当年社交网络还没有开始流行，当时人们还不知道怎么面对它时候的那些历史（中国的社交网络兴起虽然我们经历过，但是事实上社交网络的真正历史是并不是这段时期）。