Mozilla DeepSpeech服务器
deepspeech-server的Python项目详细描述
主要功能
这是一个http服务器，可用于测试mozilla deepspeech项目。 您需要一个具有deepspeech的环境和一个运行此服务器的模型。
安装
你首先需要安装DeepSpeech。根据您的系统，您可以使用 CPU包：
pip3 install deepspeech或GPU包：
pip3 install deepspeech-gpu然后您可以安装DeepSpeech服务器：
python3 setup.py installpypi上也提供了服务器，因此您可以使用pip:
pip3 install deepspeech-server请注意，Python3.5是运行服务器所需的最低版本。
启动服务器
deepspeech-server --config config.json你可以使用deepspeech，而不必亲自训练模特。预先训练 Mozilla在项目的发布页面中提供了模型（请参见 发行版的资产部分不）：
https://github.com/mozilla/DeepSpeech/releases
一旦你下载了一个预先训练过的模型，你就可以解开它并直接使用 配置文件示例：
cp config.sample.json config.json
deepspeech-server --config config.json服务器配置
配置是通过json文件完成的，该文件带有“–config”参数。 其结构如下：
{"deepspeech":{"model":"models/output_graph.pb","alphabet":"models/alphabet.txt","lm":"models/lm.binary","trie":"models/trie","features":{"n_features":26,"n_context":9,"beam_width":500,"lm_alpha":0.75,"lm_beta":1.85}},"server":{"http":{"host":"0.0.0.0","port":8080,"request_max_size":1048576}},"log":{"level":[{"logger":"deepspeech_server","level":"DEBUG"}]}}
配置文件包含多个部分和子部分。
深度语音部分配置
“DeepSpeech”部分包含DeepSpeech引擎的配置：
model是由deepspeech生成的protobuf模型
alphabet是字母字典（在 深度演讲来源）。
lm是语言模型。
trie是trie文件。
features包含用于训练 模型。此字段可以设置为空以保留默认设置。
“服务器”部分包含访问部分的配置，每个协议的on部分：
http节配置
1（最大值为1048576），即最大负载。 服务器允许的大小。接收到的负载大小超过此阈值将 返回“413:请求实体太大”错误。host（默认值：“0.0.0.0”）是http服务器的侦听地址。
port（默认值：8080）是http服务器的侦听端口。
日志段配置
日志部分可用于设置服务器的日志级别。本节 包含日志项列表。每个日志条目都包含logger的名称 以及它的级别。两者都遵循python日志模块的约定。
使用服务器
通过http post请求对模型进行推理。例如 以下curl命令：
curl -X POST --data-binary @testfile.wav http://localhost:8080/stt欢迎加入QQ群-->： 979659372
