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第一步：下载htk:
登录htk speech recognition toolkit ，需注册账号才可下载。
进入htk路径下：cd /d d:\jiankang\htk，前提是已经完成了相关环境变量的配置，其中包括htklib,htktools等路径。
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第二步：运行vcvars32
出现visual studio的版本号，操作位数即表示成功。
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第三步：编译htk
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1.编译library
输入以下代码：
cd htklib（进入路径）
nmake /f htk_htklib_nt.mkf all
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2.同理编译htk tools
前提是cd..返回htk目录下输入以下命令：
cd htktools
nmake /f htk_htktools_nt.mkf all
运行成功不报错会出现一些工具版本号等等信息意味编译成功。
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3.验证htk编译
在编译完这些工具后，在htk所在路径下运行hinit后若出现以下界面，则表示编译成功
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第四步：使用hslab录音
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1.终端打开hslab工具
完成环境搭建后，使用htk自带的工具hslab，运行cmd,在工作目录中输入hslab zisha.sig 则可弹出以下页面，然后进行点击rec录音,save保存即可。
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2.提取特征文件
- 在htk路径下建一个test文件夹，在test文件夹内新建一个analysis.conf文件，文件内容如下：
- 在def文件夹中新建一个targetlist.txt,内容如下：
- 完成上面后，输入hcopy -a -d -c test/analysis.conf -s def/targetlist.txt，运行成功后得到以下界面和20个mfcc文件。
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第五步：初始化hmm模型
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1.models文件夹配置
- 在models文件夹下新建三个无后缀文件hmm_zisha、hmm_yiyu、hmm_sil。在test文件中新建trainlist.txt文件。
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2.hmm文件配置
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在hmms文件夹中新建hmm0文件夹
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执行以下命令：
hinit -a -d -t 1 -s test/trainlist.txt -m hmms/hmm0 -h models/hmm_zisha -l zisha -l lab zisha
hinit -a -d -t 1 -s test/trainlist.txt -m hmms/hmm0 -h models/hmm_yiyu -l yiyu -l lab yiyu
hinit -a -d -t 1 -s test/trainlist.txt -m hmms/hmm0 -h models/hmm_sil -l sil -l lab sil
3.输出结果
运行成功后可以在hmm0文件夹内得到hmm_zisha、hmm_yiyu、hmm_sil 这三个文件。
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4.这一步我遇到的问题
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eror [+2121] hinit: too few observation sequences [0]fatal error - terminating program hinit
- 当然这过程到这一步出了个小插曲：eror [+2121] hinit: too few observation sequences [0]fatal error - terminating program hinit这个错误信息通常出现在使用hinit初始化模型时，表示没有足够的观测序列用于初始化模型。观测序列是用于训练模型的数据序列，如果没有足够的数据来训练模型，就会导致这个错误。可能的原因包括：训练数据集中没有足够的观测序列，导致无法初始化模型。数据集中的观测序列数量非常少，不足以提供足够的信息来训练模型。数据集中的数据格式不正确，导致无法正确读取观测序列。
- 于是我又重新录入数据，录入多一点的数据试试（我不知是环境没配置完全，还是咋地，但是按照书上步骤运行前面也没报错也都能正常运行），也修改了定义的参数，也报错。然后就查阅了些许资料然后还是解决了这步，得到以下结果（hmm0内自动生成了三个文件）：
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第六步：hmm模型训练
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1.hmms文件夹配置
- 前面步骤完成后就到了hmm模型训练，在hmms文件中新建三个文件夹hmm1、hmm2、hmm3.使用以下命令：
hrest -a -d -t 1 -s test/trainlist.txt -m hmms/hmm1 -h hmms/hmm0/hmm_zisha -l zisha -l lab zisha
hrest -a -d -t 1 -s test/trainlist.txt -m hmms/hmm2 -h hmms/hmm1/hmm_zisha -l zisha -l lab zisha
hrest -a -d -t 1 -s test/trainlist.txt -m hmms/hmm3 -h hmms/hmm2/hmm_zisha -l zisha -l lab zisha
2.重复替代操作
将上述命令中的“zisha”替换为“yiyu”和“sil”，分别运行一次。运行成功后可以在hmm3文件夹中得到hmm_zisha、hmm_yiyu和hmm_sil三个文件。
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3.建立语法和字典
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1.def文件夹配置
在def中新建gram.txt文件，在def文件夹建立dict.txt，内容如下：
2.建立工作网络
然后建立工作网络，输入以下命令：hparse -a -d -t 1 def/gram.txt def/net.slf
3.result文件夹和test文件夹配置
识别results文件夹中新建reco.mlf文件。在test文件夹中新建hmmsdef.mmf文件，其内容为hmms/hmm3文件夹中的所有hmm_xxx文件的数据，第一个复制进去的文件保留全部数据，剩下的文件从第一个~h开始复制，即只保留第一个~o。在test文件中新建hmmlist.txt，内容如下：zishayiyu sil 然后输入命令：
hvite -a -d -t 1 -h test/hmmsdef.mmf -i result/reco.mlf -w def/net.slf def/dict.txt test/hmmlist.txt mfcc/test_01.mfcc
4.test文件中新建hmmlist.txt
在test文件中新建hmmlist.txt，然后输入命令：
hvite -a -d -t 1 -h test/hmmsdef.mmf -i result/reco.mlf -w def/net.slf def/dict.txt test/hmmlist.txt mfcc/test_01.mfcc 重复完成多次，成功即得到如下结果。
5.test文件夹中建一个directin.conf文件
在test文件夹中建一个directin.conf文件，然后输入命令：hvite -a -d -t 1 -h test/directin.conf -g -h test/hmmsdef.mmf -w def/net.slf def/dict.txt test/hmmlist.txt，出现“ready”后可说话，回车出现识别结果。如下：
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