含義
Linear Discriminant Analysis 線性判別式分析是一種降維算法，特徵經過映射以後，在新的空間有最大的類間距離和最小的類內距離；LDA降維的維度跟類別的個數有關
相關公式推導可以參考這篇博客
kaldi實現
特徵降維
特徵做完splice以後進行降維
steps/train_lda_mllt.sh
acc-lda #使用pdf-id作爲類別，獲得統計量
est-lda #獲得lda轉換矩陣數據歸一化
爲了加快網絡訓練，一般需要對輸入特徵進行處理[1]：
- 零均值
- 去相關
- 方差規整
在方差處理的時候，如果已知某些維度比較重要，可以增大它們的方差，有益於網絡訓練。
這裏做LDA並不降維，求得到的轉換矩陣是一些較大的特徵值對應的特徵向量（特徵值的解釋參考知乎）組成的，可以挑選出重要的特徵維度。
steps/libs/nnet3/train/chain_objf/acoustic_model.py: compute_preconditioning_matrix