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DeepSpeech剧本 使用DeepSpeech训练语音识别模型的速成班。 快速链接 从这里开始。 本部分将设定您对DeepSpeech手册可以实现的目标的期望，以及开始训练自己的语音识别模型所需的先决条件。 了解了DeepSpeech Playbook可以实现的功能后，本节将概述DeepSpeech本身，其组成部分以及它与您过去使用过的其他语音识别引擎的不同之处。 之前，你可以训练一个模型，你需要收集和格式化数据的语料库。 本节概述了DeepSpeech所需的数据格式，并逐步介绍了从Common Voice准备数据集的示例。 如果您正在训练使用与英语不同的字母（例如带有变音符号的语言）的模型，那么您将需要修改alphabet.txt文件。 了解得分手的工作，以及如何建立自己的得分手。 了解DeepSpeech的声学模型和语言模型之间的差异，以及它们如何组合以提供端到端语音识别。 本节

作者Dan Olsen，lean product development的必读书，amazon评分5.0

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关于这项工作 奥斯汀“剧本”草稿 我们将有一个。 使用 Jekyll 和 gh-pages 的实验空间 贡献 网站上的反馈和建议是必不可少的，可以在上讨论。 您还可以通过提交直接对内容提出更改建议。 要从浏览器提出更改建议，请在_criteria文件夹中。 您可以使用 Github 的编辑器来编辑文件并提交请求以将您的更改合并到文档中。 网站介绍也可以用同样的方式更新，可以在找到。 要提出对 HTML 和 CSS 的更改，请在打开拉取请求之前在本地预览站点。 如果您想查看和讨论其他人提出的更改， 和 。 技术资料 该站点是使用从文件编译的。 要提出特定更改，您可以提交以及对这些源 Markdown 文件之一的更改。 标准文件可在_criteria ， 在本地运行站点 要求 要在您自己的计算机上运行该站点，您首先需要安装 Vagrant 和 Virtualbox VirtualBo

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本项目使用的Python为Python3.6版本，数据库使用Mysql，后端使用Flask，前端框架使用Bootstrap实现。本项目依赖的Python库极少，直接使用的pymysql操作Mysql数据库，项目安装方便。