训练步骤详解
训练步骤内容
训练步骤内容一.准备活动头部运动.体转运动.扩胸运动.振臂运动.腰部运动.膝关节运动.手脚腕运动.马步冲拳《1+2》二.跑步前踢跑.后踢跑.高抬腿跑.转胯跑.摸地跑.展身跳.三.弓步压腿两腿在一条直线上前后分开，前腿等于九十度或大于九十度，后腿打直，上身挺直向后仰，双手插于腰间或背于背后或自然下垂，后脚跟与地面垂直，有节奏的将胯往下振。
侧压腿：两腿分到最大，全脚掌撑地，脚尖内扣，伸出去的腿打直，胳膊肘顶着弯曲的那条腿的膝盖并用力往外顶，身体往打直的腿上贴，用力将胯下振。
竖叉：两腿前后在一条直线上分到最大，前脚脚跟贴地脚尖朝上，后脚脚背贴着地面，上身挺直。
《初练时双手可以撑地将胯下振》四.基本腿法1.正踢：格斗式站好，后腿擦着支撑腿用力往高踢，脚尖勾起，上身保持正直不要往前倾，注意脚下旋转。
《直起直落，落地时脚下要轻》2.里合：格斗式站好，后腿从侧面四十五度起腿，脚尖勾起正前方落下，注意脚下旋转。
《落地时脚下要轻》3.外摆：格斗式站好，后腿擦着支撑腿起到最高点用力向外摆出，从侧面落下。
《注：起腿时脚尖勾起落地要轻，注意脚下旋转》4.下劈：格斗式站好，后腿擦着支撑腿起，脚尖勾起到最高点迅速将脚背打直用力下劈，重心往前压。
《脚下旋转，要将下劈与正踢区分开来，落地脚下要轻。
》5.前踢：格斗式站好，擦着支撑腿提膝，大小腿折叠紧脚背打直，用力将小腿弹出，然后快速收腿在落地。
《注：脚下旋转，提膝，弹腿时脚背要打直并将胯往前送。
》前踢的辅助动作：控腿，压脚背，单腿提膝，快速前踢。
6.前腿前踢：格斗式站好，前腿提膝，脚下旋转。
《动作要领与前踢相似》7.跳前踢：格斗式站好，后腿擦着支撑腿提膝《引腿》，然后支撑腿用力蹬地向上跃起，在引腿未落地之前将另一条腿弹腿踢出。
8.前蹬：格斗式站好，将前腿收回提膝，重心落于支撑腿上，脚尖勾起，向前方蹬出，力在脚跟。
《蹬腿时将胯往前送，用后腿做前蹬时动作与前腿动作要领相似》五.组合腿法里合+外摆前踢+下劈前滑+前踢前滑+下劈后滑+前踢后滑+下劈前滑+前蹬后滑+前蹬六.步法1.前滑步：格斗式站好，后脚用力蹬地，前脚迅速向前轻擦地面滑出，后脚紧跟上去，恢复原来的格斗式《注：前脚落地的同时，后脚也要跟上落地，两脚基本是同时落地的2.后滑步：格斗式站好，前脚用力蹬地，后脚迅速向后撤，然后前脚紧跟着向后，恢复原来的格斗式《前后脚落地时间基本相同》3.左滑步：格斗式站好，如果是左式格斗式，则后脚用力蹬地，前脚向左滑出，后脚紧跟上去，如果是右式格斗式，则前脚用力蹬地，后脚先向左迈出前脚紧跟上去，恢复原来的格斗式。
简述归因训练的步骤
简述归因训练的步骤
一、归因训练的基本步骤
1. 观察成果：观察被训练者产生的动作或行为和它们的结果，以及它们是如何影响到最终结果的。
2. 思考：引导被训练者深入思考，结合实际情况，分析和研究行为和结果之间的原因和联系。
3. 确定原因：根据被训练者所思考的原因，结合影响行为和结果的重要因素，确定各大原因。
4. 解释：根据每个原因，解释它与结果之间的结果，以及被训练者可以改变它的方式。
5. 执行新行为：引导被训练者根据前面的分析，选择有效的改变动作或行为，以达到更好的结果。
二、辅助步骤
1. 学习总结：及时抓住教育机会，就被训练者在实践中所学习的经验，进行归纳总结。
2. 调整：根据总结出的结果，对被训练者的行为进行调整，及时发现训练中的问题，以实现训练的目标。
3. 鼓励：对被训练者采取的行动进行鼓励，使其相信自己的行为可以改变结果，从而激励其完成训练。
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训练四步骤内容及其意义
训练四步骤内容及其意义训练四步骤内容及其意义导语：训练是培养个人技能和能力的过程，而训练四步骤是一个有效的培养个人技能和能力的方法。
本文将详细介绍训练四步骤的内容及其意义。
一、训练四步骤的概述1. 环境准备：为学员提供必要的环境条件和资源，使其能够顺利地完成学习任务。
2. 演示示范：由教师或专业人士进行操作演示，以便学员了解正确的操作方法。
3. 练习实践：通过反复实践，使学员掌握技能并熟悉操作流程。
4. 反馈评估：对学员进行评估和反馈，以便他们了解自己在哪些方面需要进一步改进。
二、环境准备1. 提供必要设备和工具：在进行任何培训之前，必须确保所有必要设备和工具都已准备就绪。
这些设备和工具包括电脑、软件、教材等。
2. 创造良好的学习氛围：为了保证学员在培训期间保持专注并且能够集中注意力，必须创造一个良好的学习氛围。
这可以通过提供舒适的座位、良好的照明和适当的温度来实现。
三、演示示范1. 提供清晰的示范：教师或专业人士必须提供清晰的示范，以便学员了解正确的操作方法。
这可以通过视频演示或现场演示来实现。
2. 提供详细说明：在进行演示时，必须提供详细说明，以便学员了解每个步骤的目的和意义。
这些说明应该简洁明了，并且易于理解。
四、练习实践1. 提供充足时间：为了使学员掌握技能并熟悉操作流程，必须提供充足时间进行练习。
这样可以确保学员在完成任务时不会感到压力。
2. 提供反馈和指导：在进行练习时，教师或专业人士应该提供反馈和指导。
这可以通过观察学员的表现并提出建议来实现。
五、反馈评估1. 提供及时反馈：为了使学员知道自己在哪些方面需要进一步改进，必须及时提供反馈。
这可以通过直接反馈或评估表格来实现。
2. 提供个性化指导：在提供反馈时，必须提供个性化的指导。
这可以根据学员的表现和需要来实现。
六、训练四步骤的意义1. 帮助学员掌握技能：训练四步骤可以帮助学员掌握新的技能和知识，并提高他们的工作效率和质量。
2. 提高学习效果：通过提供清晰的演示示范和详细说明，训练四步骤可以提高学习效果，并使学员更容易理解和掌握新的知识。
健身新手必备：5个基础运动知识
健身新手必备：5个基础运动知识健身已经成为一种流行的生活方式，越来越多的人开始关注自己的健康和体形。
对于健身新手来说，掌握一些基础的运动知识是非常重要的。
本文将介绍健身新手必备的5个基础运动知识，并分点列出详细的步骤。
1. 热身热身是每次进行运动前的必要步骤，可以有效避免受伤。
以下是一个简单的热身步骤：- 轻松快走5-10分钟，以增加心率和血液循环。
- 进行一些动态伸展，如手臂、腿部和脖子的伸展运动。
- 进行几组简单的力量训练，如俯卧撑、深蹲和仰卧起坐。
2. 力量训练力量训练对于塑造身体和增强肌肉非常重要。
以下是一个简单的力量训练步骤：- 开始时选择比较轻的哑铃或杠铃，以适应自己的力量水平。
- 每组练习8-12次，每个动作进行3-4组。
- 需要注意的是正确的姿势和技巧，以避免受伤。
3. 有氧运动有氧运动可以提高心肺功能和燃烧卡路里。
以下是一个简单的有氧运动步骤：- 可以选择慢跑、快走、跳绳等有氧运动方式。
- 开始时保持相对较低的强度，逐渐增加运动时间和强度。
- 每次有氧运动至少进行20-30分钟。
4. 核心训练核心训练可以加强腹部和背部肌肉，提高姿势和稳定性。
以下是一个简单的核心训练步骤：- 进行仰卧起坐、平板支撑等训练以强化腹肌。
- 进行桥式运动、仰卧腿部提起等训练以强化背肌。
- 进行每个动作至少3组，每组10-15次。
5. 休息和恢复休息和恢复是健身过程中同样重要的一部分。
以下是一些休息和恢复的重要步骤：- 确保每天有足够的睡眠时间，以便肌肉能够得到充分的恢复。
- 给予身体适当的休息时间，避免每天进行重复剧烈的运动。
- 饮食营养均衡，摄入足够的蛋白质和碳水化合物来支持肌肉恢复。
通过掌握这5个基础运动知识，健身新手可以更好地开始他们的健身旅程。
请注意，每个人的身体状况和健身目标有所不同，因此建议在开始健身计划之前请教专业的健身教练，并根据个人情况进行调整。
健身是一个长期的过程，坚持和正确的方法才是取得良好效果的关键。
阅读理解训练解题步骤详解
阅读理解训练解题步骤详解阅读理解是学习和考试中常见的题型，它要求读者通过理解和分析文章，准确地回答相关问题。
解题步骤对于阅读理解的成功解答至关重要，下面将详细介绍解题步骤。
第一步：阅读题目在做阅读理解题之前，首先要仔细阅读题目。
题目可能包括问题、要求或者要求选择正确的选项等内容。
只有在充分理解题目的基础上，才能有针对性地读文章，提高解题的准确性和速度。
第二步：快速预览文章在阅读文章之前，可以先快速预览一遍。
预览时要注意文章的结构和段落标题，能够帮助我们对文章内容有个大致了解。
此外，还可以留意文章中的关键词和关键句，这样在具体阅读时更容易找到答案的线索。
第三步：仔细阅读文章在对文章有了初步了解后，进入仔细阅读阶段。
此时要求对每个段落逐一阅读，确保全面理解文章的内容。
在阅读时，可以在文章中做标记或者划线，以帮助我们更好地理解和记忆重要信息。
第四步：思考问题在完成文章阅读后，需要仔细思考题目中的问题。
这意味着我们要把题目中提到的关键词和关键信息与文章中找到的答案线索相连接。
在思考问题时，可以借助标记或者划线的关键信息，帮助我们更好地理解问题的要求和文章的相关内容。
第五步：寻找答案线索在理解问题的基础上，下一步是在文章中找到相关的答案线索。
这些线索可以是具体的事实、细节，也可以是作者的观点、态度等。
要善于利用文章中的关键词、连接词和上下文等线索帮助我们准确找到答案。
第六步：选取正确答案在找到答案线索后，需要综合考虑各个选项，并选择最符合答案线索的选项。
在选择答案时，要注意排除迷惑性的选项，并认真比较选项与答案线索之间的逻辑关系。
只有选取正确答案，才能最终解答阅读理解题目。
总结：阅读理解的解题步骤对于正确回答问题至关重要。
通过仔细阅读题目、预览文章、仔细阅读、思考问题、寻找答案线索和选取正确答案等步骤的有机结合，可以有效提高解题的准确性和效率。
在实际应用中，我们可以通过大量的练习和积累，逐渐培养出解题的技巧和方法，提高阅读理解能力。
描述训练的方法与步骤
描述训练的方法与步骤训练的方法与步骤。
训练是提高个人能力和技能的重要途径，无论是体育训练、学术训练还是职业技能训练，都需要科学合理的方法和步骤。
下面将介绍训练的一般方法与步骤，希望能够帮助大家更好地进行训练。
首先，确定训练目标。
训练的第一步是要明确自己的训练目标，明确自己想要达到的成果是什么，这样才能有针对性地进行训练。
比如，如果是体育训练，目标可能是提高耐力、增强力量等；如果是学术训练，目标可能是提高考试成绩、掌握特定知识点等；如果是职业技能训练，目标可能是提高工作效率、掌握新的工作技能等。
其次，制定训练计划。
一旦确定了训练目标，就需要制定详细的训练计划。
训练计划需要包括训练的时间安排、训练的内容安排、训练的强度安排等。
比如，如果是体育训练，就需要确定每天的训练时间、训练的项目和次数、训练的强度等；如果是学术训练，就需要确定每天的学习时间、学习的科目和内容、学习的重点等；如果是职业技能训练，就需要确定每天的工作时间、学习新技能的时间、实践新技能的时间等。
然后，执行训练计划。
制定了训练计划之后，就需要按照计划执行训练。
执行训练计划的关键是要保持持之以恒的态度，不断地坚持训练，不断地克服困难，不断地提高训练的质量和效果。
只有坚持不懈地执行训练计划，才能达到预期的训练效果。
最后，评估训练效果。
训练结束之后，需要对训练效果进行评估。
评估训练效果的关键是要客观地分析自己的训练成果，看看自己是否达到了预期的训练目标，训练效果是否符合预期。
如果达到了预期的训练目标，那么就可以对自己的训练计划和方法进行肯定和总结；如果没有达到预期的训练目标，就需要对自己的训练计划和方法进行反思和调整，找出训练中的不足之处，改进训练方法，提高训练效果。
总之，训练的方法与步骤是一个系统工程，需要科学合理地进行规划和执行。
只有制定明确的训练目标，制定合理的训练计划，坚持不懈地执行训练计划，不断地评估训练效果，才能取得良好的训练效果，提高个人能力和技能。
软开度体能训练实训步骤
软开度体能训练实训步骤引言软开度体能训练是指通过一系列的训练方法和技巧，提高人体的运动能力和身体适应能力，并达到提升健康水平和身体素质的目的。
本文将详细介绍软开度体能训练的实训步骤，帮助读者全面了解并正确进行训练。
一、训练目标设定在进行软开度体能训练之前，首先需要明确训练的目标。
训练目标可以包括提高耐力、增强力量、改善灵活性等。
根据个人的需求和目标设定，制定出具体的训练计划。
二、热身准备热身是软开度体能训练的重要环节，它能够增加身体的温度和血液循环，为后续的训练做好准备。
热身活动可以包括慢跑、拉伸、关节活动等，持续时间一般为10-15分钟。
三、基础训练基础训练是软开度体能训练的核心内容，它可以提高身体的基本素质和运动能力。
基础训练的内容包括力量训练、耐力训练和柔韧性训练。
1.力量训练力量训练是增强肌肉力量和爆发力的训练方法。
可以通过举重、俯卧撑、深蹲等动作来进行。
训练时要注意正确的姿势和呼吸方式，逐渐增加训练的难度和重量。
2.耐力训练耐力训练是提高心肺功能和延长运动时间的训练方法。
可以通过有氧运动如跑步、骑车、游泳等进行。
逐渐增加运动的强度和时间，提高身体的耐力水平。
3.柔韧性训练柔韧性训练是增加关节活动度和身体灵活性的训练方法。
可以通过拉伸、瑜伽等动作来进行。
训练时要注意保持姿势的稳定和舒适，逐渐增加拉伸的幅度和时间。
四、技术训练技术训练是软开度体能训练的重要组成部分，它可以提高运动技能和运动表现。
技术训练的内容根据具体的运动项目而定，如篮球运动可以包括投篮、运球、传球等技术动作的训练。
五、训练计划调整软开度体能训练是一个长期的过程，随着训练的进行，需要根据个人的情况进行训练计划的调整。
可以根据自身的感觉和训练效果来进行调整，逐渐提高训练的难度和强度。
六、休息与恢复休息与恢复是软开度体能训练的重要环节，它可以帮助身体恢复疲劳，预防运动损伤。
在训练过程中要合理安排休息时间，注意充足的睡眠和饮食，避免过度训练和过度疲劳。
深度学习模型的训练技巧与步骤详解
深度学习模型的训练技巧与步骤详解深度学习模型的训练技巧与步骤在实际应用中起着至关重要的作用。
深度学习模型的训练过程涉及选择合适的算法、数据预处理、超参数优化等多个方面。
本文将详细介绍深度学习模型的训练技巧与步骤，以帮助读者更好地理解和应用深度学习算法。
一、数据预处理数据预处理是深度学习模型训练的首要步骤。
它的目的是将原始数据转换为可供深度学习模型使用的合适形式。
数据预处理的常见技巧包括数据的归一化、标准化、缺失值填充、特征选择等。
通过数据预处理，可以提升深度学习模型的效果和收敛速度。
首先，数据的归一化和标准化非常重要。
归一化指将数据的取值范围缩放到统一的区间，常见的方法包括将数据缩放到[0,1]或[-1,1]的范围内。
标准化指将数据转化为均值为0，方差为1的标准正态分布。
这两种方法可以使得数据的特征在训练过程中更加平衡，避免某些特征对模型的训练结果产生过大的影响。
其次，对于存在缺失值的数据，需要进行缺失值的填充。
常见的方法包括使用平均值、中位数或众数填充缺失值，或者使用插值法进行填充。
填充缺失值的目的是保证数据集的完整性和一致性，避免缺失值对模型的训练造成干扰。
最后，特征选择是数据预处理的最后一步。
特征选择的目的是从原始数据中选择出对模型训练和预测有用的特征。
常见的特征选择方法包括相关系数分析、主成分分析等。
特征选择可以提高模型的泛化能力和训练速度。
二、模型选择在深度学习中，模型的选择对最终训练结果有着决定性的影响。
模型的选择需要考虑数据集的特点、任务的要求以及计算资源等因素。
常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。
卷积神经网络适用于图像和语音等具有空间结构的数据，能够提取出数据的局部特征。
循环神经网络适用于序列数据，能够捕捉数据的时序关系。
生成对抗网络用于生成新的数据样本，能够模拟真实数据的分布特征。
在模型选择的过程中，可以根据任务的需求选择合适的模型架构，并根据实际情况进行调整和优化。
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HTK识别器的建立和使用--第一步：准备数据以下五个步骤就是准备数据的全过程。
Step 1.创建语法和网络文件如果要识别的是一些简单的拨号命令，如：Dial three three two six five fourDial nine zero four one oh ninePhone WoodlandCall Steve Y oung按照这些命令编辑语法文件，格式如下：$digit = ONE | TWO | THREE | FOUR | FIVE |SIX | SEVEN | EIGHT | NINE | OH | ZERO;$name = [ JOOP ] JANSEN |[ JULIAN ] ODELL |[ DA VE ] OLLASON |[ PHIL ] WOODLAND |[ STEVE ] YOUNG;( SENT-START ( DIAL <$digit> | (PHONE|CALL) $name) SENT-END )假设语法文件名为gram,则利用HTK中的HPARSE工具创建单词网络文件wdnet,命令格式为：HParse gram wdnet注：wdnet的具体形式见E:\HMM\HTKSample\WordNet其中J表示支路，I表示节点内容，S表示支路起始，E表示支路结束。
作wdnet的目的是为了求得词词间的转移概率，以及建立三因子模型时考虑因子间的连接。
Step 2.创建词典文件该文件创建比较复杂。
所用的命令格式为：HDMan -m -w wlist -n monophones1 -l dlog dict beep names其中，wlist是单词列表文件，它有着自己的格式，最初可以将它写成文本格式的文件，例如：S0001 ONE V ALIDA TED ACTS OF SCHOOL DISTRICTSS0002 TWO OTHER CASES ALSO WERE UNDER ADVISEMENTS0003 BOTH FIGURES WOULD GO HIGHER IN LA TER YEARSS0004 THIS IS NOT A PROGRAM OF SOCIALIZED MEDICINEetc然后，利用HTK提供的工具prompts2wlist可以将其转化为符合要求的wlist文件，在这个文件中，每行只有一个单词，而且按照字母顺序排列，而且在面向任务的识别器中，单词的范围是限定的。
注：wlist的具体形式见E:\htk\htk训练\文件实例\wlist.txtwlist内的每个单词占一行，这样便于加入停顿信息。
接着，有了源词典beep和names，从这些词典中，可以搜寻到wlist文件里所列出的各个单词的发音，beep是一般单词的发音词典，可以下载得到。
而names则是手工创建的文件，给出了识别任务里所用到的姓名的发音。
-l dlog将把已建立的辞典的各种统计信息输出到日志文件dlog中去，这些信息可以告诉你是否遗漏某些单词。
-n monophones1则把用到的音子都输出到文件mon ophones1中，在以后的步骤中，每一个这里的音子都会相应地被创建一个HMM模型。
最后是词典文件dict的一般格式：WORD [outsym] p1 p2 p3 ....意思就是，单词WORD的发音是按照音子序列p1 p2 p3的顺序发出的，当单词被识别出来，它就以方括号里面的字串作为结果输出。
[outsym]是个可选项，如果没有它，则单词以本身的形式输出；如果有但是方括号里面为空，则什么也不输出。
注：wlist的具体形式见E:\htk\htk训练\文件实例\dict.txt之所以建立这样一个小范围的词典，是为了缩小搜索空间。
monophones1的具体形式见E:\htk\htk训练\文件实例\monophones1.txt建立monophones1只是便于查看用到的因子。
Step 3.录制数据HSLab提供录音和标注的功能。
它的格式为：HSLab 文件名，可以用来录制训练数据和测试数据。
训练数据的数据源可以来自已有的语音数据库，而测试数据的数据源可以利用HSgen工具从现成的网络文件和词典文件中产生，它能够随机地通过单词网络并输出每一个遇到的单词，其命令格式为：HSGen -l -n 200 wdnet dict，其中-n 200表示产生句子的数目为200个。
Step 4.创建转换文件为了训练HMM模型，每一个训练数据文件都必须有一个相关联的音子层次上的转换。
由于训练数据不能够自展成一系列的转换模型，所以需要用一个平稳的方案，得用两次音子转换。
第一次转换在词与词之间不加入停顿(sp)，接下来，一旦产生合理的音子模型，一个sp模型就将被插入到单词之间，以表示由说话者引入的暂停。
对于训练数据，可以用文本编辑器，也可以用HTK提供的工具prompts2mlf来生成其转换。
例如，对于数据库提供的训练数据：S0001 ONE V ALIDA TED ACTS OF SCHOOL DISTRICTS用prompts2mlf生成的便是如下形式：#!MLF!#"*/b"ONEV ALIDA TEDACTSOFSCHOOLDISTRICTS.数据标号转换为路径名，每个单词占一行，每一句话以一个句号作为终结。
第一行则定义了此文件为Master Label File(MLF)。
这样单个的文件包含了一套完全的转换，虽然每个转换可以单独存在一个文件里，但是显然使用MLF更加高效。
路径名的星号是一个通配符，它使得同名但不同路径的语音文件可以使用同一个转换。
一旦单词层次的mlf文件word.mlf创建好以后，就可以用标注编辑工具HLED来产生音子层次的mlf文件：HLEd -l '*' -d dict -i phones0.mlf mkphones0.led words.mlf选项-l是为了产生路径的通配符，产生的phones0.mlf文件形式如下：#!MLF!#"*/b"silwahnvaelihd.. etcmkphones0.led是HLED的编辑脚本，包含以下命令行：EXIS sil silDE spEX命令用dict文件里的发音替代word.mlf中的每一个单词，IS命令则在每一句话的开头和结尾插入静音模型sil，最后DE命令删除所有停顿sp标注，对转化的标注而言，已经不需要sp了。
Step 5.数据编码原始的语音波形需要参量化成特征向量序列，而对波形的分析，可以基于FFT，也可以基于LPC。
这两种HTK都支持。
这里将要用到的是源自基于FFT的对数谱的Mel 频率倒谱系数(MFCCs)。
HTK提供的编码工具HCOPY可以自动地将它的输入（语音文件）转化为MFCC向量输出到扩展名为.mfc的文件中，而配置文件config将提供所需的转化参数，通常是：# Coding parametersTARGETKIND = MFCC_0TARGETRA TE = 100000.0SA VECOMPRESSED = TSA VEWITHCRC = TWINDOWSIZE = 250000.0USEHAMMING = TPREEMCOEF = 0.97NUMCHANS = 26CEPLIFTER = 22NUMCEPS = 12ENORMALISE = F其中一些其实是缺省设置，为了完整起见，还是把它们给写出来。
简单说明一下这些参量的意义。
TARGETKIND = MFCC_0表示目标参量是MFCC，并且C0是能量部分；TARGETRA TE = 100000.0表示语音帧的周期是10毫秒（HTK的时间单位是10纳秒）；SA VECOMPRESSED = T表示输出要以压缩的格式存储；SA VEWITHCRC = T表示要加上CRC校验；WINDOWSIZE = 250000.0表示加窗的宽度是25毫秒；USEHAMMING = T表示用的是哈明窗；PREEMCOEF = 0.97表示信号预加重的系数是0.97；NUMCHANS = 26表示滤波器组合应该有26个通道；NUMCEPS = 12表示输出的MFCC系数是12个；变量ENORMALISE缺省设置应该是true，它表示对已录制的音频文件进行能量归一化，但是在当场识别语音的情况下，需设置为false。
运行HCOPY的时候还需要一个源文件(.wav)和相应的输出文件(.mfc)的列表，这种列表文件按惯例的扩展名是.scp，在命令行中用-s指明。
假设已有文件codetr.scp，则HCOPY命令格式为：HCopy -T 1 -C config -S codetr.scp-T选项用以指定TRACE输出形式，每个参数以空格分开在以后的步骤中，当准备开始训练HMM模型的时候，还会有一个类似的编码过程，不过是针对测试数据的。
关于hcopy.c的解释见htkbook13.3 和我的硕士论文反面，其中hcopy调用了OpenWaveInput，关于OpenWaveInput参见笔记本<1>,和笔记本<4>（微软国际学术研讨会记录）,及谢凌云工作。
-C config -f 0.01 -m -S train.scp -M hmm0 proto注意，在step6使用HCompV时，应手工建立一个proto,以及hmm0空目录。
关于monophone0的产生：我们曾在step2中生成过monophones1这个列表文件，现在的monophones0只是比它少了停顿（sp）模型。
（E:\同事的工作与论文\谢凌云工作HTK识别器的建立和使用--第二步：创建单音子HMM模型）注意，在step7使用herest时，应手工建立一个hmm1空目录。
在STEP10时出错。
原因是混合数不能大于1，从此以后才可改变混合数。
注意D:\训练实例\train_source为正确的。
D:\训练实例未必正确。
注意：在tree.hed 的第一行应写为：RO 100.0 D:/htktrain/trainexample/stats。