ASRT 项目启动与配置教程
2025-05-16 12:55:44作者:尤峻淳Whitney
1. 项目目录结构及介绍
ASRT 项目目录结构如下:
asrt/
├── .gitignore
├── README.md
├── asrt/
│ ├── __init__.py
│ ├── asr.py
│ ├── punctuation.py
│ └── utils.py
├── config/
│ ├── __init__.py
│ └── config.py
├── data/
│ ├── __init__.py
│ ├── train/
│ └── test/
├── docs/
│ ├── __init__.py
│ └── requirements.txt
└── run.py
- .gitignore:指定 Git 忽略的文件和目录。
- README.md:项目说明文件。
- asrt/:源代码目录,包含项目的核心逻辑。
- asr.py:语音识别相关代码。
- punctuation.py:标点符号处理相关代码。
- utils.py:工具函数代码。
- config/:配置文件目录。
- config.py:项目配置文件。
- data/:数据目录,包含训练和测试数据。
- train/:训练数据文件夹。
- test/:测试数据文件夹。
- docs/:文档目录。
- requirements.txt:项目依赖列表。
- run.py:项目启动文件。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件为 run.py。该文件的主要作用是调用项目的主要逻辑,启动 ASRT 服务。以下是 run.py 的基本内容:
from asrt.asr import ASR
def main():
# 初始化 ASR 对象
asr = ASR()
# 启动 ASR 服务
asr.run()
if __name__ == '__main__':
main()
在这段代码中,首先从 asrt 模块中导入 ASR 类,然后在 main 函数中创建 ASR 类的实例,并调用其 run 方法来启动服务。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件为 config/config.py。该文件中定义了项目运行所需的各种配置信息,例如 API 密钥、数据库连接信息等。以下是 config.py 的基本内容:
# 配置信息示例
class Config:
API_KEY = 'your_api_key_here'
DATABASE_URI = 'sqlite:///asrt.db'
# 其他配置项...
# 可以根据环境变量或命令行参数来调整配置
在 config.py 文件中,通过定义一个 Config 类来存储所有的配置信息。在实际使用时,可以根据具体需求对这些配置进行修改。这样,当需要调整配置时,只需修改 config.py 文件即可,无需修改其他代码部分,提高了项目的维护性。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
167
187
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
255
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
373
3.18 K
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.09 K
618
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
261
92