输入：text（所有录音的分词文本信息- 如果是自己的数据没有人工分词可能要提前jieba等工具分词一下）
输出：data/local/dict文件夹(含extra_questions.txt、lexicon.txt、silence_phones.txt、nonsilence_phones.txt、optional_silence.txt等文件)
代码语言：javascript复制local/prepare_dict.sh || exit 1;流程：
代码语言：javascript复制1.处理自身数据集
- 获取数据集中所有单词【从text中获取】-> 生成words.txt
- 把整个数据集的单词分成ch和en两个词典 -> 生成words-{en,ch}.txt
2.生成【英文发音字典】，通过CMU字典生成lexicon-en.txt（格式：数据集中的英文单词 及其对应的拼音发音）
- Downloading CMU dictionary
- 格式化cmu字典（把字典中重音和发音标记去除）
- 生成words-en-oov.txt （数据集中有，字典中没有的单词）
- 生成lexicon-en-iv.txt （数据集能在字典中取得的单词,及其对应的cmu音素）
- 下载安装g2p_model（单词到音素模型，用于转换oov）
- 生成lexicon-en-oov.txt （使用g2p_model生成，oov 及其对应的cmu因素 *由于words-en-oov中含有【VISA卡】这种中英文混用的单词会导致转换失败，会少21条数据，不知道对后面会不会有影响*）
- 生成lexicon-en-phn.txt （merge in-vocab and oov lexicon）
- 将cmu和拼音中无法转换的cmu音素替换成可以转换的因素
