[step 8]重校準訓練數據
確認trainwords.mlf中的路徑爲"*/S0???.lab"，修改dict2加入silence sil一項，另存爲dict3。
執行：
HVite -l * -o SWT -b silence -C .\config\config1 -a -H .\hmms\hmm7\macros -H .\hmms\hmm7\hmmdefs -i .\labels\aligned.mlf -m -t 350.0 -y lab -I .\labels\trainwords.mlf -S train.scp .\dict\dict3 .\lists\monophones1
生成文件：aligned.mlf（加入了sil）
生成位置：labels
注：HVite工具的詳細介紹和使用參看HTK BOOK P316
重估兩次：
HERest -C .\config\config1 -I .\labels\aligned.mlf -t 250.0 150.0 1000.0 -S train.scp -H .\hmms\hmm7\macros -H .\hmms\hmm7\hmmdefs -M .\hmms\hmm8 .\lists\monophones1
HERest -C .\config\config1 -I .\labels\aligned.mlf -t 250.0 150.0 1000.0 -S train.scp -H .\hmms\hmm8\macros -H .\hmms\hmm8\hmmdefs -M .\hmms\hmm9 .\lists\monophones1
我們再來看看這時的識別率怎麼樣：
HVite -H .\hmms\hmm9\macros -H .\hmms\hmm9\hmmdefs -S test.scp -l * -i .\results\recout_step8.mlf -w wdnet -p 0.0 -s 5.0 .\dict\dict2 .\lists\monophones1
HResults -I .\labels\testwords.mlf .\lists\monophones1 .\results\recout_step8.mlf
可以看出，識別結果比校準前有不小的提高。我們繼續重估兩次測試一下結果，看看會出現什麼情況：
HERest -C .\config\config1 -I .\labels\aligned.mlf -t 250.0 150.0 1000.0 -S train.scp -H .\hmms\hmm9\macros -H .\hmms\hmm9\hmmdefs -M .\hmms\hmm9_1 .\lists\monophones1
HERest -C .\config\config1 -I .\labels\aligned.mlf -t 250.0 150.0 1000.0 -S train.scp -H .\hmms\hmm9_1\macros -H .\hmms\hmm9_1\hmmdefs -M .\hmms\hmm9_2 .\lists\monophones1
HVite -H .\hmms\hmm9\macros -H .\hmms\hmm9\hmmdefs -S test.scp -l * -i .\results\recout_step8_2.mlf -w wdnet -p 0.0 -s 5.0 .\dict\dict2 .\lists\monophones1
HResults -I .\labels\testwords.mlf .\lists\monophones1 .\results\recout_step8_2.mlf
識別效果：
