wsl里面如何使用kaldi和espnet(标签-深度学习|关键词-for)

Question

我想做一个项目就是关于语言翻译的，深度学习。想使用的数据处理是kaldi，还有conform模型（通过下载espnet工具包），但是搜索了好久之后才发现espnet和kaldi主要支持linux，虽然也有windows的版本，但是我弄不懂，于是我又去下载了wsl，在wsl里面配置了anaconda和cuda、cudnn，接下来如果想弄kaldi和espnet该如何操作啊，我看网上还有其他人把windows里面的pycharm连接到了wsl里面，但是又没有使用kaldi和espnet的教程

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在Windows Subsystem for Linux (WSL)中配置和使用Kaldi与ESPnet进行深度学习语言翻译项目，你需要按照以下步骤操作：

1. 安装依赖库

确保你的WSL环境中已经安装了必要的开发工具和库，如gcc、make等。

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y build-essential git curl zlib1g-dev libbz2-dev liblzma-dev

2. 安装Anaconda并创建虚拟环境

在WSL中安装Anaconda，并创建一个新的Python虚拟环境用于项目。

# 下载并安装Miniconda（建议选择Python 3.7或以上版本）
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# 创建名为my_project的虚拟环境
conda create -n my_project python=3.7
conda activate my_project

3. 安装CUDA和CUDNN

由于WSL2目前不直接支持CUDA，你需要在宿主机Windows上安装CUDA和CUDNN，并通过WSL访问。确认CUDA路径被添加到系统环境变量PATH中，这样在WSL内部编译时可以找到CUDA。

4. 安装Kaldi

克隆Kaldi仓库并编译安装：

git clone https://github.com/kaldi-asr/kaldi.git
cd kaldi/tools
./extras/install_mkl.sh
make -j $(nproc)
cd ../src
./configure --shared
make depend -j $(nproc)
make -j $(nproc)

5. 安装ESPnet

在虚拟环境中安装ESPnet以及其依赖项：

pip install torch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2  # 根据你实际的CUDA版本调整
git clone https://github.com/espnet/espnet.git
cd espnet
pip install -e .

6. 配置和使用Conformer模型

下载预训练模型并在ESPnet中运行：

# 下载预训练模型和数据集
# 假设你从ESPnet model zoo获取了一个Conformer模型和相应的数据集
# 进行解压和准备数据

# 运行翻译任务
cd egs/your_dataset/speech_to_text
./run.sh --ngpu 1 --backend pytorch --model conformer

注意：上述步骤假设你已经熟悉如何在Kaldi和ESPnet中处理特定的数据集。根据实际项目需求，可能需要对run.sh脚本进行适当参数配置。

关于如何在PyCharm中连接WSL并进行开发，请参考官方文档： 在 PyCharm 中使用 WSL

请确保在PyCharm中设置正确的Python解释器（指向WSL中的虚拟环境），然后即可在PyCharm中编写和运行基于Kaldi和ESPnet的代码。