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Kaldi中的LSTM模型结构及各个节点的计算公式如下图所示；整体结构和前文介绍的LSTM基本网络结构类似，主要区别在于两点：一是门限取决于当前时刻输入、前一时刻的输出及元胞状态这三项；二是为了降低LSTM输出数据维度、减少运算量，在输出门的输出状态后增加了一个projection线性变换层，用于实现输出数据降维。

对于n帧的语音特征输入，单层LSTM的处理流程伪代码如下图所示：