V praci vyvijame software s voice-recognition (a viac o nom nemozem povedat), pred rokom sme presli z home-made-algoritmu na Kaldi. Kompilovane hlavne na windows c++ 64bit s visual studiom, ale budeme to pouzivat aj pre linux.

Pouzivame zavislosti OpenBlas (IntelMKL sme opustili, komercny, vacsie binarky a vykon sa zda byt rovnaky), OpenFst a Pthreads (v novej verzii ho uz zda sa netreba)

Preco myslis ze je Atlas najlepsia moznost? Merania ludi ukazuju ze OpenBlas ma lepsi vykon
https://groups.google.com/forum/#!topic/kaldi-help/NIgYFK64lk8
http://gcdart.blogspot.sk/2013/06/fast-matrix-multiply-and-ml.html


No a na trenovanie kvalitnych modelov s nizkym word-error-rate treba zial velmi vela hodin hovoreneho slova + textoveho prepisu. A pre slovensky jazyk toho asi nie je dost. Niekto mi hovoril ze je vhodne mat tak 100 hodin.

Je tu velmi pekny projekt od mozzily, zatial iba anglicky korpus, ale 254 hodin!
https://voice.mozilla.org/