KTSpeechCrawler 项目常见问题解决方案

KTSpeechCrawler 项目常见问题解决方案

KTSpeechCrawler Automatically constructing corpus for automatic speech recognition from YouTube videos 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/kt/KTSpeechCrawler

1. 项目基础介绍和主要编程语言

KTSpeechCrawler 是一个自动从 YouTube 视频构建语音识别语料库的开源项目。该项目旨在帮助开发者和研究人员快速构建适用于自动语音识别（ASR）的大规模语料库。项目主要使用 Python 编程语言，同时包含一些 HTML 和 Shell 脚本。

2. 新手常见问题及解决步骤

问题一：如何安装 KTSpeechCrawler 项目

问题描述： 新手用户可能不清楚如何安装和配置 KTSpeechCrawler 项目。

解决步骤：

1. 克隆项目到本地环境：

   git clone https://github.com/EgorLakomkin/KTSpeechCrawler.git
   

2. 安装项目依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 确保已经安装了必要的系统依赖，如 FFmpeg。

问题二：如何运行爬虫

问题描述： 用户可能不知道如何启动爬虫来收集数据。

解决步骤：

1. 设置爬虫需要的输入和输出目录：

   chmod a+x /crawler/en_corpus.sh
   

2. 运行爬虫脚本，并传入正确的参数：

   /crawler/en_corpus.sh <dir_with_intermediate_results> <dir_for_resulting_samples>
   

问题三：如何浏览爬取的样本

问题描述： 用户可能不熟悉如何查看爬取到的样本数据。

解决步骤：

1. 运行服务器脚本以查看样本：

   python server.py --corpus <dir_for_resulting_samples>
   

2. 在浏览器中访问 http://localhost:8888/ 来查看样本。

以上是针对 KTSpeechCrawler 项目的常见问题及其解决方案。希望对新手用户有所帮助。

KTSpeechCrawler Automatically constructing corpus for automatic speech recognition from YouTube videos 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/kt/KTSpeechCrawler