从零开始搭建属于自己的语音识别API服务器（ASRT开源项目）

首先要明确一点，这个搭建的是自己的API服务器；不是什么科大讯飞、百度语音这种付费API，而且那是直接使用别人的API，这是搭建自己的API，相比之下还是有区别的

材料准备

云服务器 （本人使用的的是阿里云服务器 Ubuntu（Linux操作系统））

环境搭建

1. Python 3.7

话不多说直接上代码

sudo su
yum -y install git
yum -y install gcc
yum -y install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gdbm-devel db4-devel libpcap-devel xz-devel libffi-devel
wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.3/Python-3.7.3.tgz

tar -zxvf Python-3.7.3.tgz

mkdir /usr/local/python3
cd Python-3.7.3
./configure --prefix=/usr/local/python3
make && make install
ln -s /usr/local/python3/bin/python3.7 /usr/bin/python3
ln -s /usr/local/python3/bin/pip3.7 /usr/bin/pip3

到这里python 3.7 的环境搭建完毕

测试一下

输入python3回车

ctrl+Z 退出python编辑器

2. 使用pip3一键安装其他环境

在当前所在的目录下新建一个libs.txt文件
libs.txt文件中内容如下：

absl-py==0.8.1
astor==0.8.0
certifi==2019.9.11
cycler==0.10.0
gast==0.2.2
google-pasta==0.1.7
grpcio==1.24.1
h5py==2.10.0
Keras-Applications==1.0.8
Keras-Preprocessing==1.1.0
kiwisolver==1.3.1
Markdown==3.1.1
matplotlib==3.4.2
numpy==1.17.2
opt-einsum==3.1.0
Pillow==8.2.0
protobuf==3.10.0
pyparsing==2.4.7
python-dateutil==2.8.1
python-speech-features==0.6
scipy==1.6.3
six==1.12.0
tensorboard==2.0.0
tensorflow-estimator==2.0.0
tensorflow==2.0.0
termcolor==1.1.0
Werkzeug==0.16.0
wrapt==1.11.2
Keras==2.2.4
tensorflow-cpu==1.4.0

保存之后，输入 pip3 install -r li