nnet3-info 可以查看训练好的chain model 模型结构，如下：
final.mdl.head
注意点
- 两个output，是因为有两个目标函数，一个是基于线性的，一个是基于CE的，实际结果是两个结果的加权值。训练中反向传播的时候也是用的加权值。作用是预防训练训偏掉了。 multitask learning？
- 输入是40维fbank，lda层操作：首先做了一个扩帧到200维，然后做了lda，这里的lda并没有降维，只是起到了解相关的操作。输出仍然是200维。
- 参数计算：
tdnn1 2001024 + 1024
tdnn2 20481024 + 1024
tdnn3 20481024 + 1024
tdnn4 20481024 + 1024
tdnn5 20481024 + 1024
output.affine component （10241024 + 1024）+ （10246508 + 6508）
output-xent.affine component （10241024 + 1024）+ （1024*6508 + 6508）
所有参数加起来正好等于最前面的24039128
Reference
http://kaldi-asr.org/doc/index.html
https://www.danielpovey.com/files/2015_interspeech_multisplice.pdf
