解决安装pynini和WeTextProcessing报错问题

点击这里,访问博客

0. 背景

最近在给别人有偿部署ASR-LLM-TTS项目时遇到安装pyniniWeTextProcessing依赖报错的问题,报错信息如下:

markdown 复制代码
IC:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\include\10.0.22621.0\ucrt" "-IC:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\include\10.0.22621.0\um" "-IC:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\include\10.0.22621.0\shared" "-IC:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\include\10.0.22621.0\winrt" "-IC:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\include\10.0.22621.0\cppwinrt" /EHsc /Tpextensions/_pywrapfst.cpp /Fobuild\temp.win-amd64-cpython-311\Release\extensions/_pywrapfst.obj -std=c++17 -Wno-register -Wno-deprecated-declarations -Wno-unused-function -Wno-unused-local-typedefs -funsigned-char
cl: 命令行 error D8021 :无效的数值参数"/Wno-register"
error: command 'D:\Visual_Studio2022\VC\Tools\MSVC\14.42.34433\bin\HostX86\x64\cl.exe' failed with exit code 2
[end of output]

note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.
ERROR: Failed building wheel for pynini
Running setup.py clean for pynini
Failed to build pynini
ERROR: ERROR: Failed to build installable wheels for some pyproject.toml based projects (pynini)

1. 解决pynini依赖报错问题

我使用了pip install 方式来安装,结果也是会报错。

于是在网上找到了解决方案,点击这里,跳转到原文。

使用pip install方式,安装报错,那么就可以考虑使用conda install方式安装,如下所示:

shell 复制代码
conda install -c conda-forge pynini=2.1.6

2. 解决WeTextProcessing依赖报错问题

可以使用下面命令解决。

shell 复制代码
pip install WeTextProcessing --no-deps

3. 其它

ASR-LLM-TTS项目源码,点击这里

前后端分离ASR_LLM_TTS项目后端源码,点击这里

前后端分离ASR_LLM_TTS项目前端源码,点击这里

原文出自我的博客,点击这里

相关推荐
Derrick__11 天前
Scrapling 爬取豆瓣电影Top250
开发语言·python·网络爬虫·豆瓣·scrapling
2401_835792541 天前
Java复习上
java·开发语言·python
大数据AI人工智能培训专家培训讲师叶梓1 天前
AI开始改写自己的进化规则:Meta超智能体研究解析
人工智能·大模型·agi·智能体·人工智能讲师·大模型讲师
Ai财富密码1 天前
AI生成大屏可视化:数据智能驱动下的高维洞察与决策中枢
开发语言·人工智能·python·sdd
半兽先生1 天前
01阶段:大模型语言入门
开发语言·python
l1t1 天前
执行python pyperformance基准测试的步骤
开发语言·python
chushiyunen1 天前
python中的for循环、dict、set、列表、数组等
开发语言·python
sqyno1sky1 天前
数据分析与科学计算
jvm·数据库·python
Sirius.z1 天前
第T10周:数据增强
python
科学创新前沿1 天前
从原子结构到宏观性能:机器学习驱动的固态电解质设计与高通量筛选
人工智能·python·深度学习·机器学习·固态电池·固态电解质